Rapport de Stage de KONE

République de Côte d’Ivoire

Union-Discipline-Travail

ECOLE SUPERIEURE D’INDUSTRIE

(E S I)

N° d’ordre : 07INP00309/2013/INPHB/ESI

MEMOIRE DE FIN DE CYCLE Pour l’obtention du Diplôme d’Ingénieur de conception

Option : Génie Chimique option Pétrole

Période du 25 Mars au 24 Juin 2013

Présenté par :

KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier

JURY

Année académique : 2012-2013

Président du Jury :

Assesseur :

Professeurs de langue : Anglais : Français :

Encadreur pédagogique : M. DIARRASSOUBA Mocktar

Maitre de stage : M. SISSOKO Abdoul Kader

THEME :

Fiabilisation de l’analyseur H2 du gaz de

recycle (83at0001) de l’unité de

reformage catalytique

Ministère de l’Enseignement

Supérieur et de la Recherche

Scientifique

Ministère des Mines et de

l’énergie et du pétrole

République de Côte d’Ivoire

Union-Discipline-Travail

ECOLE SUPERIEURE D’INDUSTRIE

(E S I)

N° d’ordre: 07INP00309/2013/INPHB/ESI

MEMOIRE DE FIN DE CYCLE Pour l’obtention du Diplôme d’Ingénieur de conception

Option : Génie Chimique option Pétrole

Période du 25 Mars au 24 Juin 2013

Présenté par :

KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier

Encadreur pédagogique Maître de stage

Année académique : 2012-2013

M. DIARRASSOUBA Mocktar

Enseignant à INP-HB/DFR GCAA

M. SISSOKO Abdoul Kader

Responsable Labo/Analyseur à la SIR

Ministère de l’Enseignement

Supérieur et de la Recherche

Scientifique

Ministère des Mines et de

l’énergie et du pétrole

THEME :

Fiabilisation de l’analyseur H2 du gaz de

recycle (83at0001) de l’unité de

reformage catalytique

SOMMAIRE Dédicace ...................................................................................................................................... I

Remerciements ........................................................................................................................ II

Avant-propos ......................................................................................................................... III

Sigles et abréviations .............................................................................................................. IV

Listes des figures ................................................................................................................... VII

Liste des tableaux ................................................................................................................... IX

Résumé ..................................................................................................................................... X

Introduction .............................................................................................................................. 1

Première partie : Généralités .................................................................................................. 2

Chapitre 1 : Présentation de l’entreprise ........................................................................... 3

I. Historique et développement ......................................................................... 3

II. Organisation .................................................................................................... 4

III. Activités et installations techniques ........................................................... 6

IV. Présentation de la structure d’accueil ..................................................... 10

Chapitre 2 : Etude Bibliographique ................................................................................. 13

I. Reformage catalytique ................................................................................. 13

II. Métrologie ...................................................................................................... 19

III. Analyse au laboratoire : la chromatographie en phase gazeuse ........... 28

IV. Analyse en ligne : Analyseur à conductivité thermique ........................ 37

Chapitre 3 : Problématique du thème .............................................................................. 39

I. Problématique ............................................................................................... 39

II. Différence entre l’analyse en laboratoire et l’analyse en ligne ................. 39

III. Cahier de charge ....................................................................................... 40

Deuxième partie : Matériel et méthodes .............................................................................. 41

Chapitre 1 : Matériel .......................................................................................................... 42

I. Logiciel MPRO ............................................................................................. 42

II. Starlims .......................................................................................................... 42

III. Logiciel Aspen ........................................................................................... 42

IV. Microsoft Excel .......................................................................................... 42

V. MATLAB® ..................................................................................................... 42

VI. Normes et check list .................................................................................. 43

VII. Schémas DAO ............................................................................................ 43

VIII. Visual Basic® ............................................................................................. 43

IX. Chromatographe à phase gazeuse ........................................................... 43

X. Analyseur à conductivité thermique (hydrogène mètre) .......................... 43

Chapitre 2 : Méthodes ........................................................................................................ 44

I. Analyse au laboratoire ................................................................................. 44

II. Analyse en ligne ............................................................................................ 44

III. Test de Grubbs .......................................................................................... 44

IV. Méthode de modélisation : les réseaux de neurones artificiels ............. 46

V. Méthode de modélisation : régression multiple ......................................... 49

VI. Méthode optimisation : algorithme génétique ........................................ 50

Troisième partie : Résultats et discussions .......................................................................... 53

Chapitre 1 : Résultats, analyse et discussions .................................................................. 54

I. Données de bases ........................................................................................... 54

II. Corrélations linéaire, variantes et réseaux de neurones ........................... 54

III. Influence des gaz dits ‘‘impuretés’’ sur la différence entre les valeurs

Analyseur et Laboratoire ............................................................................................... 60

IV. Traitement des données par période ....................................................... 63

V. Traitement par données par changement de la référence analyseur ....... 68

VI. Logiciel SIR Analyseur-Hydrogène ......................................................... 70

VII. Synthèse des analyses ................................................................................ 72

Chapitre 2: Perspectives et recommandations ................................................................ 76

I. Perspectives ................................................................................................... 76

II. Recommandations ........................................................................................ 77

Conclusion ............................................................................................................................... 79

Fiabilisation de l’analyseur H2 du gaz de recycle (83AT0001) de l’unité de reformage catalytique

I KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Dédicace

« Ce qu'il y a d'incompréhensible, c'est que le monde soit compréhensible. »

Albert EINSTEIN, Conceptions scientifiques

A ma mère…


II KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Remerciements

Il nous est ici agréable d’exprimer notre gratitude à tous ceux qui ont contribué à la

réalisation de ce mémoire. Nos remerciements vont à l’endroit de la Direction de la Société

Ivoirienne de Raffinage, en particulier :

- M. CAMARA Thomas, Directeur Général ;

- M. YAO Patrice, Directeur Technique et Stratégie ;

- M. SOUMAHORO Moustapha, Responsable Politique Ecole.

Nous remercions également l’ensemble du personnel de la structure Laboratoire et

Analyseur qui est l’équipe la plus dynamique qu’il nous ait été donné de côtoyer,

principalement:

- M. SISSOKO Abdoul Kader, Responsable de ladite structure et notre maître de stage,

pour sa disponibilité, ses précieux conseils et son énorme contribution à la réalisation

de ce travail;

- M. KONAN André, Responsable Analyseur ; M. SOUMAHIN Elloh, Responsable

Laboratoire ;

Nous tenons aussi à exprimer notre infinie gratitude à Messieurs LORGN Etienne, AKO

Jacques, BOSSON Tanoh et Mlle MANGOUA Akissi, pour leurs apports inestimables dans la

réalisation de ce travail.

Que notre encadreur pédagogique, Monsieur DIARRASSOUBA Mocktar, trouve ici

l’expression de notre profonde reconnaissance pour avoir encadré ce travail. Ses compétences

scientifiques ainsi que ses orientations nous ont été d’une grande aide et ont contribué au bon

avancement de ce projet.

Sincères remerciements au Dr David AKAKI, Directeur du département Génie

Chimique et Agro- Alimentaire ainsi qu’à tous nos formateurs.

Nous souhaiterions terminer ces remerciements en pensant à toute notre famille et à nos

amis.


III KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Avant-propos

Depuis Septembre 1996, l’Institut National Polytechnique Félix Houphouët Boigny

(INP-HB) est le fruit de la fusion de quatre grandes écoles que sont : Ecole Nationale

Supérieure des Travaux Publics (ENSTP) ; Institut National Supérieur de l’Enseignement

Technique (INSET) ; Ecole Nationale Supérieure d’Agronomie (ENSA) et Institut Agricole

de Bouaké (IAB). Cet établissement public national basé à Yamoussoukro, compte en son

sein six écoles reparties sur trois (3) sites, à savoir :

- INP-HB Sud qui comprend :

• l’Ecole Supérieure des Travaux Publics (ESTP),

• l’Ecole Supérieure des Mines et Géologie (ESMG).

- INP-HB Centre qui a en son sein :

• l’Ecole Supérieure d’Industrie (ESI),

• l’Ecole Supérieure de Commerce et d’Administration des Entreprises (ESCAE).

- INP-HB Nord qui se compose de :

• l’Ecole Supérieure d’Agronomie (ESA)

• l’Ecole de Formation Continue et de Perfectionnement des Cadres (EFCPC).

L’Ecole Supérieure d’Industrie, l’école à laquelle nous appartenons, forme des

techniciens supérieurs et des ingénieurs.

Notre formation au sein de ladite école s’est déroulée sur trois ans et est couronnée par

le Diplôme d’ingénieur de conception. L’admission est précédée d’une soutenance de

mémoire après trois mois de stage dans une entreprise pour se familiariser avec

l’environnement du monde industriel et approfondir nos connaissances pratiques. C’est ainsi

que nous avons effectué du 25 Mars au 24 Juin 2013 notre stage de fin de cycle à la Société

Ivoirienne de Raffinage (SIR) précisément à la structure Laboratoire/Analyseur.


IV KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Sigles et abréviations

Sigle Définition

°C degré Celsius

A ampère

ARA Association des Raffineurs Africains

BAC Baccalauréat

BIPM Bureau International des Poids et Mesures

BNP Bureau de Normalisation du Pétrole

BP Basse Pression

BVQI Bureau Véritas Quality Internationnal

C1 Hydrocarbures à 1 carbone

cd candela

CGPM Conférence Générale des Poids et Mesures

COFRAC Comité Français Accréditation

CPG Chromatographie en Phase Gazeuse

DDO Distillate Diesel Oil

DHC Distillate HydroCracker, hydrocraqueur de distillat

ECD Electron capture detector, detecteur à absorption électronique

EFCPC Ecole de Formation Continue et de Perfectionnement des Cadres

EMT Ecart Moyen Toléré

ENSA Ecole Nationale Supérieure d'Agronomie

ENSTP Ecole Nationale Supérieure des Travaux Publiques

ESA Ecole Supérieure d'Agronomie

ESCAE Ecole Supérieure de Commerce et d'Administration des Entreprises

ESI Ecole Supérieure d'Industrie

ESMG Ecole Supérieure des Mines et Géologies

ESTP Ecole Supérieure des Travaux Publiques

FG Fuel Gaz, gaz combustible

FID flame Ionization Detector, Detecteur à ionisation de flamme

FO Fuel Oil, fioul


V KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

FPD Flame photometric Detector

GC-MS Gas Chromatography-Mass Spectrometry

GSPM Groupement des Sapeurs-Pompiers Militaires

H-1 par heure

HP Haute Pression

HSK Hydroskimming

HVO Heavy Vacuum Oil, huile lourde de distillation sous vide

IAB Institut Agricole de Bouaké

IFP Institut Français du Pétrole

INPHB Institut National Polytechnique felix Houphouet Boigny

INSET Institut National Supérieur de l'Enseignement Technique

ISO International Organisation for standardization, organisation internationnale

de normalisation

J Joule

K Kelvin

kg kilogramme

m mètre

mL millilitre

mm millimètre

mol mole

MPa Mega Pascal

N Newton

Pa Pascal

PH potentiel Hydrogène

PID photoionization detector

PV Procès-Verbal

S seconde

SI Système International

SIR Société Ivoirienne de Raffinage

SMB Société Multinationale de Bitume

SNCC Système Numérique de contrôle centralisé

TCD Thermal Conductivity Detector

TID Thermionic Ionization Detector, Detecteur à lampes ioniques

U31 Unité 31


VI KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

UOP Universal Oil Products

VIM Vocabulaire International de Métrologie

VVH Débit volumique liquide horaire par unité de volume du catalyseur

WCOT Wall Coated upon Tubular Column


VII KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Listes des figures

Figure 1: Actionnariat de la SIR ............................................................................................. 4

Figure 2: Organigramme de la SIR ...................................................................................... 13

Figure 3: Voies réactionnelles pour la déshydrocyclisation des paraffines (FOURNIER

& JOLY, 1998) ........................................................................................................................ 15

Figure 4: Reformage catalytique: Prétraitement (FOURNIER & JOLY, 1998) ............. 19

Figure 5: exemple de phase stationnaire pour chromatographie en phase gazeuse

(Faculté des sciences d'Orsay, 2013) ..................................................................................... 30

Figure 6: Colonne remplie (Faculté des sciences d'Orsay, 2013) ....................................... 31

Figure 7: Différents type de colonnes capillaires (Faculté des sciences d'Orsay, 2013) .. 31

Figure 8: Principe d'un injecteur "split-splitless" (Faculté des sciences d'Orsay, 2013) 33

Figure 9: Principe du détecteur FID (Faculté des sciences d'Orsay, 2013) ...................... 34

Figure 10: Pont de Wheatstone dans un catharomètre (Faculté des sciences d'Orsay,

2013) ......................................................................................................................................... 35

Figure 11: Pont de Wheatstone d’un détecteur à conductivité thermique (SYSTECH

INSTRUMENT, 2013) ........................................................................................................... 37

Figure 12: coupe longitudinale d’un capteur à conductivité thermique (SYSTECH

INSTRUMENT, 2013) ........................................................................................................... 38

Figure 13: Diagramme électrique d’un capteur à conductivité thermique (SYSTECH

INSTRUMENT, 2013) ........................................................................................................... 38

Figure 14: Valeurs Analyseur en fonction du temps .......................................................... 39

Figure 15: Mise en correspondance neurone biologique/neurone artificiel (TOUZET,

1992) ......................................................................................................................................... 46

Figure 16:Structure d'un neurone artificiel. (TOUZET, 1992) ......................................... 47

Figure 17:Différents types de fonctions de transfert pour le neurone artificiel (TOUZET,

1992) ......................................................................................................................................... 47

Figure 18: Définition des couches d’un réseau multicouche (TOUZET, 1992) ................ 48

Figure 19: Réseau à connexions locales (TOUZET, 1992) ................................................. 49

Figure 20: Courbes des écarts entre les données analyseur et laboratoire ....................... 54

Figure 21: Courbe de tendance de la régression linéaire, y = ax + b ................................. 55

Figure 22: Courbe de tendance de la régression exponentielle, y = b*exp(ax) ................. 56

Figure 23: Courbe de tendance de la régression logarithmique, y = a*ln(x) + b ............. 56

Figure 24: Courbes de tendance des régressions polynômiales, y = Σ(a*x^k) + b ........... 57


VIII KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Figure 25: Courbe de tendance de la régression de puissance, y = b*x^a ........................ 58

Figure 26: Histogramme de comparaison des régressions ................................................. 60

Figure 27: Courbes de tendance C1 ...................................................................................... 60





Figure 32: Evolution des valeurs Laboratoire et Analyseurs dans le groupe 1 ................ 64

Figure 33: Courbe de tendance relative au groupe 1 .......................................................... 64

Figure 34: Evolution des valeurs analyseur et laboratoire ................................................. 65

Figure 35: Courbe de tendance du groupe 2 ........................................................................ 65

Figure 36: Evolution des valeurs analyseurs et laboratoire dans le groupe 3 .................. 66

Figure 37: Courbe de tendance du groupe 3 ........................................................................ 66

Figure 38: Analyse du traitement par groupes .................................................................... 67

Figure 39: Courbes des valeurs du 15/02/2010 au 11/02/2011 ............................................ 73

Figure 40: Courbes des valeurs du 07/05/2001 au 29/03/2013 ............................................ 74

Figure 41: Evolution des valeurs site, SNCC et des prévisions .......................................... 77

Figure 42: Courbe de tendance de la régression entre les valeurs sur site et SNCC ....... 77


IX KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Liste des tableaux

Tableau 1: Unités du Complexe HSK 2 .................................................................................. 7

Tableau 2: Unités du complexe HSK3 .................................................................................... 7

Tableau 3: Unités du complexe SMB ...................................................................................... 8

Tableau 4: Unités du complexe DHC ..................................................................................... 8

Tableau 5: Unités de la centrale .............................................................................................. 9

Tableau 6: Conditions opératoires moyennes des différents procédés de reformage ...... 16

Tableau 7: Unités SI de base ................................................................................................. 21

Tableau 8: Unités dérivées ..................................................................................................... 23

Tableau 9: Différents types de détecteur .............................................................................. 36

Tableau 10: Coefficients de la régression linéaire ............................................................... 55

Tableau 11: Coefficients de la régression exponentielle ..................................................... 56

Tableau 12: Coefficients de la régression logarithmique ................................................... 57

Tableau 13: Coefficients des régressions polynômiales ...................................................... 58

Tableau 14: Coefficients de la régression de puissance ...................................................... 58

Tableau 15: Résultats du de la modélisation par réseaux de neurones ............................. 59

Tableau 16: Coefficients de corrélation C1 .......................................................................... 61





Tableau 21: Valeurs du groupe 1 .......................................................................................... 64

Tableau 22: Résultats des corrélations du groupe 1 ........................................................... 64

Tableau 23: Résultats des corrélations du groupe 2 ........................................................... 66

Tableau 24:Résultats des corrélations du groupe 3 ............................................................ 67

Tableau 25: Traitement des données par calcul de la réference ........................................ 68

Tableau 26: Données du groupe 1 ......................................................................................... xii

Tableau 27: Données du groupe 2 ......................................................................................... xii

Tableau 28: Données du groupe 3 ........................................................................................ xiii


X KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Résumé

La maitrise des paramètres clés d’un procédé est un souci majeur en entreprise puisqu’il

permet de veiller sur la bonne marche du système. C’est ce problème que viennent résoudre

les analyseurs de la Société Ivoirienne de Raffinage (SIR) qui lui permettent d’avoir en

permanence l’information sur le procédé et d’agir au moment opportun. Il est donc plus

qu’important de se rassurer sur la fiabilité des mesures données par ceux-ci. C’est pour cela

que le constat de l’écart entre la valeur de la pureté de l’hydrogène du gaz de recycle du

reformeur catalytique donnée par l’analyseur 83AT0001 et la valeur du laboratoire qui fait

office de certificateur a suscité une étude sur la fiabilisation de cet analyseur.

Ne pouvant modifier le fonctionnement de l’analyseur, l’étude s’est axée sur

l’établissement d’une corrélation entre la valeur analyseur et la valeur laboratoire. Plusieurs

méthodes statistiques ont été visitées par cette étude, entre autres les méthodes de régression

linéaire et non linéaire, les méthodes heuristiques comme les réseaux de neurones artificiels.

Les résultats n’étant pas satisfaisant bien que la corrélation existait – avec un coefficient

maximal de 0,7425 – ne satisfaisait pas les exigences métrologiques en la matière. C’est pour

cela que la méthode de répartition en groupe a été utilisée en séparant les données en fonction

de l’écart entre la valeur cible. Ainsi, la corrélation tenait compte du taux d’incertitude de la

valeur analyseur. Cette corrélation fut complétée par la fonctionnalisation de la référence

analyseur qui permet maintenant d’adapter la référence au gaz procédé, ce qui affine et

fiabilise la valeur analyseur. Ce processus nous a permis d’obtenir trois corrélations –

puisqu’il y a trois groupes de données – dont la meilleure a un coefficient de corrélation de

0,9770. Néanmoins, des travaux doivent être mené afin d’approfondir cette étude en vue de

maitriser tous les paramètres susceptibles d’influencer la pureté de l’hydrogène du gaz de

recycle, en particulier les paramètres d’entrée de la charge du reformeur catalytique et le

rapport hydrogène/hydrocarbures.

Mots clés : Fiabilisation, métrologie, Analyseur, Corrélation, reformage catalytique.


1 KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Introduction

Le raffinage du pétrole désigne l'ensemble des traitements et transformations visant à

tirer du pétrole le maximum de produits à haute valeur commerciale. Selon l'objectif visé, en

général, ces procédés sont réunis dans une raffinerie. La raffinerie est l'endroit où l'on traite le

pétrole pour extraire les fractions commercialisables. Le raffinage utilise plusieurs procédés

pour obtenir ces fractions (WUITHUER, 1972). Tous ces procédés sont mis en place pour

produire des produits pétroliers de spécifications bien connues. C’est pourquoi à la SIR

comme dans toute raffinerie, il existe un laboratoire pour vérifier ces spécifications, pour

aussi réguler les procédés et les unités de transformation. Le laboratoire a cependant une

limite: le procédé en raffinerie étant continu, on a besoin des résultats immédiats. C’est dans

ce cadre qu’interviennent les analyseurs. Les résultats donnés par ces derniers étant limités

dans la précision le laboratoire vient par corriger les imperfections des analyseurs. C’est dans

ce cadre de vérifications des analyseurs en ligne qu’il nous a été confié le thème :

« fiabilisation de l’analyseur H2 du gaz de recycle (83AT0001) de l’unité de reformage

catalytique ».

Pour traiter ce problème, nous présenterons en premier lieu la SIR et les grandes

thématiques de notre sujet, en deuxième lieu nous décrirons le matériel et les méthodes

utilisées pour réaliser notre travail et enfin en troisième lieu, nous exposerons les résultats,

analyses, interprétations et solutions découlant de notre travail.

Première partie : Généralités

Cette partie traitera de la présentation de l’entreprise et des grandes thématiques



Chapitre 1 : Présentation de l’entreprise

I. Historique et développement

Située dans la zone industrielle d’Abidjan-Vridi, sur le boulevard Petit Bassam, la

Société Ivoirienne de Raffinage (SIR) a été créée le 03 octobre 1962 par le gouvernement

ivoirien avec le concours de certains groupes pétroliers internationaux.

En Août 1965, avec l’achèvement de son premier complexe de distillation

atmosphérique, la SIR commence réellement ses activités de raffinage et donc

d’approvisionnement de la Côte d’Ivoire en produits pétroliers. Sa capacité de production était

alors de 700 000 tonnes par an sur une superficie totale du site de 40 hectares.

En 1972, le marché de la SIR s’élargit car la demande en produits pétroliers devenait de

plus en plus forte. Pour répondre aux exigences de sa clientèle, elle construisit un deuxième

complexe de distillation atmosphérique : l’Hydroskimming 2 (HSK2). Ainsi, elle accrût sa

capacité de production qui s’élève alors à 1 000 000 de tonnes par an. Cela a pour

conséquence, l’augmentation de sa consommation énergétique.

Pour son autosuffisance énergétique, la SIR se construit une centrale thermique pour la

production de vapeur et d’électricité. En 1982, les défaillances et problèmes de sécurité

constatés sur le premier complexe poussèrent la SIR à le mettre hors service et à se doter d'un

troisième complexe de distillation atmosphérique : l’Hydroskimming 3 (HSK3). Elle a dans la

même année, haussé sa technicité et ses performances en se dotant d'un complexe

hydrocraqueur (DHC) destiné au traitement des résidus des Hydroskimming.

Aujourd'hui, la Société Ivoirienne de Raffinage s’étend sur une superficie de 80 hectares

avec une capacité de raffinage de plus de 3 800 000 tonnes par an. Elle a progressivement

étendu son rayon d'intervention hors de la zone de desserte initiale (Côte d'Ivoire, Mali,

Burkina Faso), à toute la sous-région, à l'ensemble du continent et au-delà (Société Ivoirienne

de Raffinage (SIR), 2013).



II. Organisation

1. Organisation administrative

La Société Ivoirienne de Raffinage comprend un conseil d’administration et un conseil

de Direction.

Le conseil de Direction est constitué de sept grandes entités que sont :

- la Direction Générale ;

- la Direction Générale Adjointe ;

- la Direction Technique et Stratégie;

- la Direction de la Production ;

- la Direction Commerciale et Economique;

- la Direction des Finances et Gestion ;

- la Direction des Ressources Humaines et de l’Administration.

2. Forme juridique

Société anonyme, la SIR a un capital d’une valeur de trente-neuf milliards (39 000 000

000) de francs CFA. Ce capital est réparti comme indiqué à la figure 1.

PETROCI46%

TOTAL20%

SONANGOL20%

Burkina Faso5%

ELF AQUITAINE5%

RAFFINAGE DE SAHARA LTD

2%

Etat de Côte d'Ivoire2%

Figure 1: Actionnariat de la SIR



3. Système qualité

En réponse aux exigences de qualité des produits et services de plus en plus croissantes

des clients, la SIR s’est engagée dans une démarche qualité qui couvre l'ensemble de ses

activités, produits et services. Aujourd’hui la SIR est reconnue comme étant une entreprise

organisée dont les méthodes de travail lui permettent de maîtriser ses processus et d’œuvrer

ainsi pour la satisfaction de sa clientèle et l’amélioration de ses performances.

A ce jour, la SIR dispose de 3 systèmes de management de la qualité reconnus dans les

secteurs suivants :

- laboratoire : accrédité par le COFRAC (Comité Français d’Accréditation) selon la

norme ISO 17025 version 2005, renouvelée en 2012 ;

- inspection : agréée en décembre 1998 par le Ministère des Mines et de l’Energie de la

république de Côte d’Ivoire selon le guide DMT-P n° 22468 ;

- ligne de produit JET-A1 : certifié par BVQI (Bureau Veritas Quality International) en

janvier 2000 selon le référentiel ISO 9002-94 ;

- depuis 2011, la SIR est certifiée ISO 9001 version 2008 sur toutes ses lignes de

produits.

4. Sécurité

La SIR place au cœur de ses priorités la sécurité des personnes et des opérations ainsi

que la prévention des accidents. Soucieuse de son développement durable, elle fait de ces

priorités un préalable à toute performance technique ou économique.

En effet, la raffinerie a ses propres équipements de lutte contre les incendies et les

accidents. Elle peut cependant avoir recours au Groupement des Sapeurs-Pompiers Militaires

(GSPM). Pour mieux affronter les dangers et tester le matériel des sapeurs-pompiers, des

exercices de simulations d’incendie ont lieu chaque mardi à 9h00 et des exercices de

simulations d’accidents tous les premiers jeudi du mois. Des exercices de grandes envergures

sont organisés une fois par année.



III. Activités et installations techniques

1. Activités

L’activité principale de la SIR est le raffinage du pétrole brut. Ce pétrole provient

essentiellement du Nigeria, du Cameroun, du Gabon, de l’Angola mais aussi du Sénégal, des

Caraïbes, de l’Egypte et de l’Europe.

Les principaux produits fabriqués par la SIR sont :

- le Butane, destiné à la consommation domestique et industrielle ;

- le Super sans plomb, utilisé en tant que carburant automobile.

- le Kérosène (Jet A1) pour l’aviation ;

- le Pétrole lampant destiné à l’éclairage en milieu rural ;

- le ‹‹Distillate Diesel Oil›› (DDO) pour les fours et moteurs diesels ;

- le Fuel Oil 180 et 380 utilisés dans les centrales thermiques et les navires ;

- le ‹‹Heavy Vacuum Oil›› (HVO) destiné aux turbines à gaz et production d’électricité;

2. Installations techniques

La SIR réalise ses activités grâce à ses six complexes de production composés d’unités.

Il s'agit:

- de deux complexes de distillation atmosphérique (HSK2 et HSK3);

- d’un complexe d'hydrocraquage (DHC);

- d’un complexe de production de bitume (SMB);

- d’une centrale thermoélectrique ;

- et d’un complexe mouvement.

a. Complexes de distillation atmosphérique (HSK2 et HSK3)

Le terme hydroskimming désigne un complexe de structure simple comportant

uniquement les unités de distillation atmosphérique, de reformage catalytique et



d’hydrotraitement. Les HSK réalisent la première séparation du pétrole brut et permettent

d’obtenir plusieurs coupes pétrolières. Ils sont constitués d’unités qui ont des tâches variées

(tableaux 1 et 2).

Tableau 1: Unités du Complexe HSK 2

REPERES CHARGES FONCTIONS PRODUITS

U31 Pétrole brut Distillation

atmosphérique

Essence, kérosène,

gasoil, résidu

atmosphérique

U32 Essence totale ou

kérosène

Hydrotraitement de

tête

Essence ou kérosène

désulfurée

U33 Essence lourde Reformage

catalytique Reformat

U34 Kérosène Hydrodésulfuration Kérosène désulfuré

Tableau 2: Unités du complexe HSK3


U80 Eau Réfrigération Eau réfrigérée


atmosphérique

Butane, essence,

kérosène, gasoil,

résidu

atmosphérique

U82 Essence totale Hydrotraitement Essence désulfurée

U83 Essence lourde Reformage

catalytique Reformat

U84 Kérosène Hydrodésulfuration Kérosène désulfuré

U88 Gaz provenant des

unités

Lavage des gaz aux

amines Fuel gaz

b. Complexes SMB et DHC

Le complexe SMB a été construit par la SMB, mais la SIR est chargée de son

exploitation technique. Il comporte deux unités et produit du bitume.



Le complexe DHC, composé de cinq (5) unités, sert à valoriser le résidu atmosphérique

des complexes de distillation classique de la raffinerie (HSK2, HSK3, SMB). Il permet de

séparer les éléments qui n’ont pas pu être séparés dans ces complexes. Les unités des

complexes SMB et DHC sont présentées respectivement dans les tableaux 3 et 4.

Tableau 3: Unités du complexe SMB



Atmosphérique

Essence, kérosène,

gasoil, résidu

atmosphérique

U42 Résidu

atmosphérique

Distillation sous

vide

Gasoil léger et

lourd, bitume, résidu

sous vide

Tableau 4: Unités du complexe DHC


U85 Résidu

atmosphérique Distillation sous vide

Gasoil, résidu sous

vide

U86

Gaz du reformeur et

de l’hydrotraitement,

gaz naturel, butane

Production de H2

brut Hydrogène

U87 Gasoils moyens et

lourds Hydrocraquage

Butane, essence,

kérosène, gazole

moteur

U90 Hydrogène de U 86 Purification Hydrogène purifié à

99%

U91

Gaz riche en

hydrogène provenant

du reformage

catalytique

Purification Hydrogène purifié à

95%

c. Centrale

Toutes les utilités dont la raffinerie a besoin pour son fonctionnement sont fournies par

la centrale. Il s’agit de la vapeur d’eau, de l’eau déminéralisée, de l’eau du réseau sécurité, de



l’air (service et instrument), de l’azote, de l’électricité et des combustibles. Elle est également

chargée du traitement des eaux usées, ses unités sont répertoriées dans le tableau 5.

Tableau 5: Unités de la centrale


U50 FO & FG Stockage -

U52 Vapeur HP Production d’énergie -

U54 FO & FG & eau

déminée

Production de

vapeur Vapeur HP

U64 Eau en provenance

de M’Bakré Déminéralisation Eau déminée

U65 Eaux huileuses Traitement des eaux

huileuses Eaux propres

U66 Air Production d’air Air comprimé

U67 Gaz légers Torches -

U71 Azote Stockage -

U76 Eau Source d’eau

(M’Bakré) -

d. Complexe mouvement

Le complexe mouvement gère tous les bacs de la SIR et ses tâches se résument :

- au transfert des produits (bruts ou autres) des bateaux en mer jusqu’aux bacs de la SIR

;

- au stockage des produits pétroliers (les bruts, les produits semi finis et les produits

finis) ;

- à la préparation des bruts pour les unités de productions ;



- au mélange des produits de base (avec additifs) pour fabriquer les produits finis

commercialisables ;

- à l’expédition des produits finis vers les dépôts ou navires en mer.

La SIR dispose d’un laboratoire où sont effectuées des analyses sur les produits

pétroliers afin de vérifier la conformité aux normes.

IV. Présentation de la structure d’accueil

La structure laboratoire/Analyseurs fait partie de la Direction Technique de la SIR. Elle

est hiérarchiquement indépendante de l’Exploitation (Production), du Commercial, de

l’Ordonnancement et des mouvements (Mélanges).

Elle se subdivise en 2 sections:

- La section laboratoire ;

- La section analyseur ;

1. Section laboratoire

a. Missions

Le laboratoire/Analyseurs a pour mission principale le contrôle de la qualité des

produits. Il assure l'analyse de l’ensemble des produits partant du pétrole brut (matière

première) jusqu’au produits finis. Il réalise des études permettant d’améliorer les procédés de

raffinage pour une meilleure valorisation du pétrole brut. En plus de son rôle moteur dans la

garantie de la qualité des produits à tous les stades de la fabrication, il effectue l’analyse des

eaux de procédés et résiduaires avant leur rejet.

b. Activités

Afin d’assurer la bonne marche des unités de fabrication et d’obtenir des produits

conformes aux spécifications, le Laboratoire procède à plusieurs contrôles:

- Contrôle qualité du pétrole brut,



- Contrôle et suivi des unités de production,

- Contrôle à la réception des produits,

- Contrôle à l’expédition des produits finis,

- Contrôle des eaux usées.

Il participe aux essais inter-laboratoires (IFP - Institut Français du Pétrole), TOTAL,

BNP (bureau de normalisation du pétrole), ARA (Association des Raffineurs Africains),...)

Il effectue des prestations de services (sous-traitance) à des tiers, dans le cadre du

contrôle de la pollution des carburants.

Avec un volume de prestations moyen de 7200 analyses par mois, la structure

laboratoire/analyseurs intervient également dans la gestion des analyseurs en ligne.

c. Démarche Qualité

Le Laboratoire dont la mission est le contrôle de la qualité des produits est le promoteur

de la démarche qualité à la SIR. En effet, cette démarche a démarré par l’accréditation du

laboratoire en 1997.

d. Notre engagement

Afin de fournir le meilleur niveau de qualité de ses services et en déclinaison de

politiques Sécurité, Qualité, Environnement de la SIR, le Laboratoire met en œuvre une

politique visant à:

- satisfaire ses clients internes et externes,

- assurer la sécurité de ses activités pour la protection des personnes, des biens et de

l’environnement,

- assurer et améliorer la qualité des essais.

e. Notre organisation

Le Laboratoire est dirigé par un responsable qui a pour mission d’animer, organiser les

activités, maintenir le parc d’équipements en bon état et assurer la traçabilité des opérations

du laboratoire.



f. Personnel

Le personnel est constitué de 17 chimistes de niveau Bac +2 ou Bac +3, de chefs de

quarts, d’un contremaître.

2. Section analyseur

Cette section est gérée par un responsable chargé d’animer, organiser les activités,

détecter, enregistrer et traiter dans les plus brefs délais les écarts divers, maintenir le parc

d’équipements en bon état tout en assurant le maintien et le développement des compétences.

Il pilote aussi l'installation d'analyseurs au niveau des Mouvements (mélanges).

a. Personnel

La section Analyseurs est constituée de 8 techniciens ayant une parfaite connaissance

des différents procédés. Ils surveillent en permanence la bonne marche des analyseurs en

ligne de la raffinerie. Par ailleurs, toutes les opérations de maintenance sont coordonnées par

deux contremaîtres.

b. Parc instrument

Les analyseurs en ligne assurent la gestion en temps réel de la qualité des produits

fabriqués. Disposés aux différents points spécifiques du process, ils permettent avec la section

laboratoire l'optimisation des procédés de raffinage.

Au nombre de 120, ces analyseurs se répartissent en 3 catégories :

- Les analyseurs de paramètres spécifiques

pour la surveillance de la qualité des produits en cours de fabrication (point de

distillation, viscosité, point d'éclair, point d'écoulement,….)

- Les analyseurs d'environnement industriel

o analyseurs de la qualité des eaux (pH,…)

o analyseurs de la qualité de l'air (opacité,…)

- Les détecteurs de sécurité et de protection individuelle

o Explosimètres



o Toximètres

Cette structure dépendante de la Direction Technique est sous la supervision du

Responsable de la structure Laboratoire/Analyseurs, aidé dans sa tâche par le Responsable des

Analyseurs et le Responsable du Laboratoire. La figure ci-après nous donne l’organigramme

de la SIR (Société Ivoirienne de Raffinage (SIR), 2013).

Figure 2: Organigramme de la SIR

Chapitre 2 : Etude Bibliographique

I. Reformage catalytique

Le procédé de reformage catalytique a pour objectif principal de modifier la

composition de coupes pétrolières légères afin d’augmenter leur indice d’octane. L'unité de

reformage est constituée essentiellement d'une série de trois réacteurs contenant du catalyseur

et un distillateur servant à séparer les différents produits à la sortie des réacteurs. Ce

catalyseur est très sensible à la présence de produits sulfurés et azotés, aussi la charge de

reformage doit être exempte de soufre, d'azote et de leurs dérivés (Wikipedia, 2013).

Direction générale

Direction générale adjointe

Direction Finance et gestion

Direction productionDirection des

ressources humaines et de l'administration

Direction Technique et Stratégique

Laboratoire/Analyseur

Direction commeriale et économique



1. Types de réactions à promouvoir

Les charges habituellement traitées par reformage sont des essences issues de la

distillation du pétrole brut, les naphtas. Leur composition chimique varie suivant l’origine du

brut, mais il s’agit de mélanges d’hydrocarbures ayant de 6 à 10 atomes de carbone. Si la

concentration en hydrocarbures aromatiques est toujours inférieure à 20 % en volume, la

teneur en cyclanes (hydrocarbures naphténiques) peut varier de 10 à 70 % ; de même, la

teneur en paraffines (alcanes) est très variable, atteignant 60 % dans les naphtas issus de bruts

du Moyen-Orient. L’augmentation de la teneur en composés aromatiques aux dépens des

autres hydrocarbures implique :

- la déshydrogénation des cyclanes (alkylcyclohexanes) en composés aromatiques ;

- la déshydrocyclisation des n-paraffines et des isoparaffines en composés aromatiques,

ces deux premières réactions s’accompagnant d’une production importante

d’hydrogène, de sorte que le reformage catalytique est une source non négligeable de

ce gaz ;

- l’isomérisation des paraffines et des cyclanes, cette réaction alimentant les deux

transformations précédentes en structures moléculaires favorables.

Les conditions opératoires et les catalyseurs mis en œuvre pour réaliser ces trois

réactions favorisent, en outre, des réactions parasites, notamment :

- le craquage des paraffines et des cyclanes ;

- l’hydrodésalkylation des composés aromatiques, en particulier la déméthanation ;

- la dismutation des composés aromatiques ;

- l’alkylation des composés aromatiques.

Enfin, la forte proportion d’hydrocarbures aromatiques et les températures élevées

mises en jeu favorisent la formation de coke qui se dépose sur les catalyseurs et entraînent

leur désactivation progressive (FOURNIER & JOLY, 1998).

2. Schémas réactionnels du reformage catalytique

Considérant le nombre des réactions qui interviennent dans le reformage catalytique, on

conçoit aisément qu’il soit impossible d’en établir avec certitude le mécanisme intime.



Cependant, en isolant certaines des réactions les plus importantes, on peut tenter de

préciser si elles relèvent d’un mécanisme monofonctionnel métallique ou acide, d’un

mécanisme bifonctionnel métallique-acide, ou encore d’un mécanisme plus complexe. Seuls

certains d’entre eux seront décrits ci-après.

Déshydrocyclisation des paraffines

Plus particulièrement, la transformation du n-heptane en toluène a donné lieu à de

nombreux travaux visant à établir la cinétique de la réaction. Il ressort des données publiées

que cette cinétique est complexe ; en particulier, il a été établi que l’ordre de la réaction par

rapport à l’hydrogène pouvait être positif, négatif ou nul et que la réaction pouvait emprunter

plusieurs voies réactionnelles (figure 3).

Figure 3: Voies réactionnelles pour la déshydrocyclisation des paraffines

(FOURNIER & JOLY, 1998)

La voie monofonctionnelle métallique suppose une première étape lente au cours de

laquelle l’heptane n-C7H16 se cyclise à la surface du métal M en méthylcyclohexane.

Ce dernier, dans une seconde étape plus rapide, est déshydrogéné sur le même métal

en toluène.

La voie bifonctionnelle acide comporte en première étape l’établissement d’un

équilibre de déshydrogénation de la paraffine, catalysée par le métal. L’oléfine

produite est, grâce au catalyseur acide AH, transformée en carbocation. Ce dernier

subit une cyclisation avec production d’un carbocation cyclique à cinq ou six

carbones, l’un d’eux pouvant s’isomériser et produire l’autre en équilibre avec un



alkylcyclohexane, qui est ensuite déshydrogéné à la surface du catalyseur métallique

en alkylbenzène.

La voie bifonctionnelle métallique comporte la formation, à la surface du métal, d’un

intermédiaire cyclopentanique qui est ensuite partiellement déshydrogéné sur le même

catalyseur. L’alkylcyclopentène ainsi formé est transformé en carbocation grâce au

catalyseur acide et subit une isomérisation avec expansion de cycle.

Le carbocation cyclohexanique est transformé sur le site acide en alkylcyclohexane,

déshydrogéné en alkylbenzène sur le métal, comme dans la voie précédente.

Tableau 6: Conditions opératoires moyennes des différents procédés de reformage

Conditions

opératoires

Domaine

général

d’évolution

Reformag

e semi-

régénératif

Reformage

régénératif

cyclique

Reformage

régénératif

Production

spécifique

d’aromatiques

Pression (MPa) 0,4 à 4 1,5 à 2,5 0,7 à 1,5 0,4 à 1 0,7 à 1,5

Température en

début et fin de

cycle (°C)

480 à 550 510 à 540 510 à 540 510 à 540 520 à 550

Rapport molaire

H2/Hydrocarbures

de la charge

3 à 10 5 à 6 4 à 5 3 à 4 ≃ 5

VVH (1) (h-1) 1 à 4 2 à 3,5 3,5 à 4 1,5 à 4 ≃ 2

(1) Débit volumique liquide horaire par unité de volume du catalyseur

Ensemble des réactions de reformage

Dans les conditions du reformage catalytique, en présence d’un catalyseur

bifonctionnel, le mécanisme intime de la transformation des paraffines en hydrocarbures

aromatiques emprunte-t-il l’ensemble de ces trois voies ou seulement certaines d’entre elles ?

Pour répondre à cette question, les chercheurs ont inhibé, en l’empoisonnant

sélectivement, l’une ou l’autre des deux fonctions du catalyseur. La fonction métallique par le

sulfure d’hydrogène, la fonction acide par l’ammoniac. Dans le premier cas, il ne subsiste que

la voie bifonctionnelle acide et, dans le second, que la voie monofonctionnelle métallique. Ce



type d’expérimentation a permis d’établir que les trois voies réactionnelles évoquées ci-avant

existaient effectivement dans les conditions industrielles du reformage catalytique. On a pu

constater par ailleurs que la contribution relative de chacune de ces voies varie avec la nature

de la phase métallique (FOURNIER & JOLY, 1998).

3. Principaux types d’installations

Jusqu’en 1971, on distinguait deux types d’unités de reformage catalytique :

les unes semi-régénératives, avec traitement in situ du catalyseur, lors d’arrêts

périodiques tous les six mois à un an ;

les autres régénératives cycliques, avec utilisation d’un réacteur supplémentaire à

même, lors des régénérations, de remplacer successivement chacun des autres

réacteurs et d’assurer ainsi une production ininterrompue (réacteur swing).

Avec le développement des systèmes catalytiques multimétalliques, est apparue une

nouvelle génération de procédés dits régénératifs.

Ils opèrent par soutirage et régénération en continu du catalyseur qui est ensuite recyclé

aux réacteurs. Cette technologie s’applique à la production d’essence et spécifiquement à celle

d’hydrocarbures aromatiques ; elle supporte en effet des conditions de traitement plus sévères

qui permettent une cyclisation poussée des paraffines, l’élimination par hydrocraquage de

celles qui subsistent et l’hydrodésalkylation des composés les plus lourds (FOURNIER &

JOLY, 1998).

4. Principaux procédés de reformage

Parmi les nombreux procédés actuels, on distingue :

- soit des techniques de reformage proprement dites :

Ultraforming (Standard Oil) ;

Houdriforming (Houdry) ;

Powerforming (Exxon) ;

Platforming (UOP) ;

Magnaforming (Engelhard, Atlantic Richfield) ;



Rheniforming (Chevron) ;

reformage catalytique (IFP, Engelhard, Kellog, Asahi, Amoco), etc. ;

- soit des variantes obtenues par combinaison avec d’autres procédés ou destinées à des

applications spécifiques :

Iso-plus Houdriforming (Houdry) ;

Selectoforming (Mobil, commercialisé par UOP, Chevron et IFP) ;

Aromizing (IFP).

5. Prétraitement

Tous les procédés de reformage comportent une section de prétraitement afin d’éliminer

les composés de la charge nocifs au catalyseur ; soufre, azote, métaux. Il s’agit d’une

hydrodésulfuration, le cas échéant d’une hydrodénitration, qui se déroule en présence de

catalyseurs à base de cobalt et de molybdène, ou de nickel et de molybdène sur alumine, à une

température de l’ordre de 320 à 380 °C, sous une pression partielle d’hydrogène d’environ 0,5

à 0,8 MPa, avec des VVH de 5 à 12 h-1 (débit volumique horaire par unité de volume de

catalyseur) et des taux de recyclage d’hydrogène de 50 à 75 % en volume.

Le schéma de principe de l’installation (figure 5) comprend successivement :

- le préchauffage de la charge et de l’hydrogène, tout d’abord par échange thermique

avec l’effluent du réacteur d’hydrodésulfuration, puis par passage dans un four ;

- le réacteur proprement dit ;

- la détente de l’effluent sous pression élevée (1,5 à 2,0 MPa suivant la pression de

marche du réacteur), après refroidissement et condensation partielle, afin de séparer

l’hydrogène non transformé, NH3, H2S, etc. (une partie est recyclée, l’autre est

éliminée) ;

- le traitement complémentaire de la phase liquide par entraînement à la vapeur, afin de

retirer les composés légers résiduels et d’amener le produit aux spécifications requises

pour le reformage.

Parmi les principaux procédés commercialisés, on peut citer ceux développés par BP,

Engelhard, Esso, IFP, Shell, Standard Oil, UOP, etc. Ils permettent de ramener entre 0,5 et 1



ppm la teneur en soufre d’un naphta distillant entre 70 et 180 °C, teneur initialement comprise

entre 200 et 1 000 ppm (FOURNIER & JOLY, 1998).

Figure 4: Reformage catalytique: Prétraitement (FOURNIER & JOLY, 1998)

6. Importance du gaz de recycle

Le gaz de recycle est constitué essentiellement par l’hydrogène, produit par les réactions

de déshydrogénation et de déshydrocyclisation, qui est recyclé dans le process (d’où son nom

de gaz de recycle) pour maintenir la pression dans les réacteurs. Ce gaz permet donc de

réduire la formation de coke en maintenant un rapport H2/HC entre 4 et 6 dans le réacteur,

mais il a aussi un inconvénient : il a tendance à déplacer l’équilibre des réactions du

reformage vers la production des naphtas. On remarque donc qu’en début de cycle du

catalyseur, le gaz de recycle est très riche en hydrogène et en fin de cycle il s’enrichit en

hydrocarbures légers (C1, C2, C3, C4) ; ce qui est le signe d’un mauvais reformage.

II. Métrologie

1. Définition

La métrologie est la science de la mesure et des incertitudes associées.

Elle met en œuvre les moyens mécaniques, optiques ou électriques capables d’assurer

un mesurage entaché d’une incertitude compatible avec la tolérance à vérifier (Comité

Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).



En des termes plus simples, elle désigne l’ensemble des moyens mis en œuvre pour

fiabiliser la mesure. Elle utilise un ensemble de termes que le commun des mortels a

l’habitude d’entendre, mais ne perçoit pas vraiment le sens ou la véritable définition de ceux-

ci. Il devient donc nécessaire de les définir pour mieux cerner ce domaine.

2. Vocabulaire de la métrologie : termes importants à savoir

Le mot «mesure» a plusieurs significations. Aussi n’est-il pas employé seul dans le

Vocabulaire International de la métrologie (VIM). C’est également la raison pour laquelle le

mot «mesurage» a été introduit pour qualifier l’action de mesurer. Le mot «mesure» intervient

cependant à de nombreuses reprises pour former des termes du VIM, suivant en cela l’usage

courant et sans ambiguïté. On peut citer par exemple: instrument de mesure, unité de mesure.

Cela ne signifie pas que l’utilisation du mot «mesurage» au lieu de «mesure» pour ces termes

ne soit pas admissible si l’on trouve quelques avantages à le faire (Comité Commun pour les

Guides en Métrologie, 2005).

Par raison de commodité et de brièveté, les termes donnés dans le VIM sont

essentiellement des noms. Cependant, il est loisible d’utiliser d’autres formes de discours

lorsque leur sens est clair et nettement associé à celui du nom donné dans le VIM; parfois, le

recours à cette pratique est même recommandé car les textes traitant de métrologie

deviendraient horriblement lourds si l’on s’interdisait d’utiliser les verbes appropriés au profit

de noms ésotériques. Par exemple, le VIM définit le nom «mesurage»,... mais les

métrologistes utilisent à juste titre le verbe «mesurer» plutôt que la tournure plus lourde

«effectuer un mesurage».

a. Grandeurs et unités

i. Grandeur (mesurable)

La grandeur est l’attribut d’un phénomène, d’un corps ou d’une substance, qui est

susceptible d’être distingué qualitativement et déterminé quantitativement (Comité Commun

pour les Guides en Métrologie, 2005).

ii. Unité (de mesure)

L’unité est une grandeur particulière, définie et adoptée par convention, à laquelle on

compare les autres grandeurs de même nature pour les exprimer quantitativement par rapport

à cette grandeur (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).

Des noms et des symboles sont attribués par convention aux unités de mesure.



iii. Système international d’unités, SI

Le système international d’unités (SI) est un système cohérent d’unités de mesure et

recommandé par la conférence générale des poids et mesures (CGPM). Le SI est fondé

actuellement sur sept unités de base suivantes (Comité Commun pour les Guides en

Métrologie, 2005):

Tableau 7: Unités SI de base

Grandeur Nom Symbole

Longueur mètre m

Masse kilogramme kg

Temps seconde s

courant électrique ampère A

température thermodynamique kelvin K

quantité de matière mole mol

intensité lumineuse candela cd

- Définition du mètre [17e CGPM 20/10/1983, Résolution 1]: « Le mètre est la longueur

du trajet parcouru dans le vide par la lumière pendant une durée de 1/299 792 458ème

de seconde » (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005) ;

- Définition du kilogramme [1ère CGPM (1889) et de la 3ème CGPM (1901)] : « Le

kilogramme est l’unité de masse. Il est égal à la masse du prototype international du

kilogramme » ; Le prototype international du kilogramme, un objet fabriqué

spécialement en platine iridié, est conservé au BIPM dans les conditions fixées par la

1ère CGPM en 1889 lorsqu'elle approuva ce prototype et déclara : « Ce prototype sera

considéré désormais comme unité de masse ». Il en résulte que la masse du prototype

international du kilogramme est toujours égale à 1 kilogramme exactement, m(K) = 1

kg. Cependant, en raison de l'accumulation inévitable de polluants sur les surfaces, le

prototype international subit une contamination réversible de surface d'environ 1 µg

par an en masse. C'est pourquoi le Comité international a déclaré que, jusqu'à plus



ample information, la masse de référence du prototype international est celle qui suit

immédiatement le nettoyage-lavage selon une méthode spécifique (PV, 1989, 57, 15-

16 et PV, 1990, 58, 10-12). La masse de référence ainsi définie est utilisée pour

étalonner les étalons nationaux en platine iridié (Metrologia, 1994, 31, 317-336)

(Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005) ;

- Définition de la seconde [13ère CGPM (1967) - résolution 1] : « La seconde est la

durée de 9 192 631 770 périodes de la radiation correspondant à la transition entre les

deux niveaux hyperfins de l’état fondamental du césium 133 » (Comité Commun pour

les Guides en Métrologie, 2005) ;

- Définition de l’ampère [CIPM (comité international des poids et mesure (1946) -

résolution 1, approuvé par la 9ème CGPM (1948)] : « L’ampère est l’intensité d’un

courant constant qui, maintenu dans deux circuits conducteurs parallèles, rectilignes,

de longueur infinie, de section circulaire négligeable et placés à une distance de un

mètre l’un de l’autre dans le vide, produirait entre ces conducteurs une force égale à

2.10−7 newton par mètre de longueur » (Comité Commun pour les Guides en

Métrologie, 2005) ;

- Définition du kelvin [13ème CGPM (1967) - résolution 4] : « Le kelvin, unité de

température thermodynamique, est la fraction 1/273,16 de la température

thermodynamique du point triple de l’eau. La 13ème CGPM (résolution 3) décide aussi

que l’unité de kelvin et son symbole K sont utilisés pour exprimer un intervalle ou une

différence de température » (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005) ;

Remarque : en dehors de la température thermodynamique (symbole : T) exprimé en

kelvins, on utilise aussi la température Celsius (symbole t) définie par l’expression :

t = T − T0 ; où T0 = 273, 15K, par définition.

- Définition de la mole [14ème CGPM (1971) - résolution 3] : « La mole est la quantité

de matière d’un système contenant autant d’entités élémentaires qu’il y a d’atomes

dans 0,012 kilogramme de carbone 12 » (Comité Commun pour les Guides en

Métrologie, 2005) ;



Remarque : Lorsqu’on emploie la mole, les entités élémentaires doivent être spécifiées

et peuvent être des atomes, des molécules, des ions, des électrons, d’autres particules ou des

groupements spécifiés de telles particules.

- Définition de la 16ème CGPM (1979) - résolution 3 : « La candela est l’intensité

lumineuse, dans une direction donnée, d’une source qui émet un rayonnement

monochromatique de fréquence 540.1012 hertz et dont l’intensité énergétique dans

cette direction est 1/683 watt par stéradian » (Comité Commun pour les Guides en

Métrologie, 2005).

iv. Unité (de mesure) dérivée

C’est une unité de mesure d’une grandeur dérivée dans un système donné de grandeurs.

Pour certaines unités dérivées, il existe des noms et des symboles spéciaux; par exemple dans

le SI (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005):

Tableau 8: Unités dérivées

Grandeur Nom Symbole

Force newton N

Energie joule J

Pression pascal Pa

v. Unité (de mesure) hors système

C’est une unité de mesure qui n’appartient pas à un système d’unités donné. Par

exemple:

- l’électronvolt (1,602 x 10-19 J) est une unité d’énergie hors système pour le SI ;

- le jour, l’heure, la minute sont des unités de temps hors système pour le SI (Comité


vi. Valeur vraie (d’une grandeur)

La valeur vraie est la valeur compatible avec la définition d’une grandeur particulière

donnée.

- C’est une valeur que l’on obtiendrait avec un mesurage parfait ;



- Toute valeur vraie est, par nature, indéterminée ;

- On utilise le terme «une» plutôt que «la» parce qu’il peut y avoir plusieurs valeurs

correspondant à la définition d’une grandeur particulière donnée (Comité Commun

pour les Guides en Métrologie, 2005).

vii. Valeur conventionnellement vraie (d’une grandeur) [VIM 1.20]

La valeur conventionnellement vraie est la valeur attribuée à une grandeur particulière

et reconnue comme représentant cette valeur avec une incertitude appropriée pour un usage

donné.

- En un lieu donné, la valeur attribuée à la grandeur réalisée par un étalon de référence

peut être prise comme étant une valeur conventionnellement vraie ;

- On utilise souvent un grand nombre de résultats de mesure pour établir une valeur

conventionnellement vraie (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).

b. Mesurages

i. Mesurage

C’est un ensemble d’opérations ayant pour but de déterminer une valeur d’une grandeur

(Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).

ii. Méthode de mesure

C’est une succession logique des opérations, décrites d’une manière générique, mises en

œuvre lors de l’exécution de mesurages (Comité Commun pour les Guides en Métrologie,

2005).

Note: La méthode de mesure peut être qualifiée de diverses façons telles que:

- méthode de substitution ;

- méthode différentielle ;

- méthode de zéro.

iii. Mesurande

C’est la grandeur particulière soumise à mesurage (Comité Commun pour les Guides en

Métrologie, 2005).



iv. Signal de mesure

C’est la grandeur qui représente le mesurande et qui lui est fonctionnellement liée.

Exemple: Le signal électrique de sortie d’un transducteur de pression (Comité Commun pour

les Guides en Métrologie, 2005).

c. Résultats de mesure

i. Exactitude de mesure

C’est l’étroitesse de l’accord entre le résultat d’un mesurage et une valeur vraie du

mesurande (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).

- Le concept d’ «exactitude» est qualitatif ;

- Le terme de «précision» ne doit pas être utilisé pour «exactitude».

ii. Répétabilité (des résultats de mesurage)

C’est l’étroitesse de l’accord entre les résultats des mesurages successifs du même

mesurande, mesurages effectués dans la totalité des mêmes conditions de mesure (Comité


Les conditions de répétabilité comprennent:

Le même mode opératoire;

Le même observateur;

Le même instrument de mesure, utilisé dans les mêmes conditions;

Le même lieu;

La répétition durant une courte période de temps.

La répétabilité peut s’exprimer quantitativement avec des caractéristiques de dispersion

des résultats.

iii. Reproductibilité (des résultats de mesurage)

C’est l’étroitesse de l’accord entre les résultats des mesurages successifs du même

mesurande, mesurages effectués en faisant varier les conditions de mesure. Pour qu’une



expression de la reproductibilité soit valable, il est nécessaire de spécifier les conditions que

l’on fait varier.

Les conditions que l’on fait varier peuvent comprendre:

Le principe de mesure;

La méthode de mesure;

L’observateur;

L’instrument de mesure;

L’étalon de référence;

Le lieu;

Les conditions d’utilisation;

Le temps.

La reproductibilité peut s’exprimer quantitativement avec des caractéristiques de

dispersion des résultats (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).

iv. Incertitude de mesure

C’est le paramètre, associé au résultat d’un mesurage, qui caractérise la dispersion des

valeurs qui pourraient raisonnablement être attribuées au mesurande. L’incertitude de mesure

comprend, en général, plusieurs composantes. Certaines peuvent être évaluées à partir de la

distribution statistique des résultats de séries de mesurages. Elles peuvent être caractérisées

par des écarts-types expérimentaux (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).

d. Caractéristiques des instruments de mesure

i. Sensibilité

C’est le quotient de l’accroissement de la réponse d’un instrument de mesure par

l’accroissement correspondant du signal d’entrée (Comité Commun pour les Guides en

Métrologie, 2005).

ii. Résolution (d’un dispositif afficheur)

C’est la plus petite différence d’indication d’un dispositif afficheur qui peut être perçue

de manière significative (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).



iii. Exactitude d’un instrument de mesure

C’est l’aptitude d’un instrument de mesure à donner des réponses proches d’une valeur

vraie (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).

iv. Erreur de justesse (d’un instrument de mesure)

C’est l’erreur systématique d’indication d’un instrument de mesure. L’erreur de justesse

est normalement estimée en prenant la moyenne de l’erreur d’indication sur un nombre

approprié d’observations répétées (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).

v. Fidélité d’un instrument de mesure

C’est l’aptitude d’un instrument de mesure à donner des indications très voisines lors de

l’application répétée du même mesurande dans les mêmes conditions de mesure.

Ces conditions comprennent:

- la réduction au minimum des variations dues à l’observateur;

- le même mode opératoire de mesure;

- le même observateur;

- le même équipement de mesure, utilisé dans les mêmes conditions;

- le même lieu; répétition durant une courte période de temps.

La fidélité peut s’exprimer quantitativement avec des caractéristiques de dispersion des

résultats (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).

e. Etalons

i. Etalon

C’est une mesure matérialisée, appareil de mesure, matériau de référence ou système de

mesure destiné à définir, conserver ou reproduire une unité ou des valeurs d’une grandeur

pour servir de référence (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).

ii. Etalon primaire

C’est l’étalon qui est désigné ou largement reconnu comme présentant les plus hautes

qualités métrologiques et dont la valeur est établie sans se référer à d’autres étalons de la

même grandeur (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).



iii. Etalon de référence

C’est l’étalon disponible en un lieu ou une organisation, dont dérivent les mesurages qui

y sont faits (Comité Commun pour les Guides en Métrologie, 2005).

III. Analyse au laboratoire : la chromatographie en phase

gazeuse

1. Définition

La chromatographie est le processus de séparation d'un mélange en composants

individuels. Dans le cadre du processus de séparation, chaque composant de l'échantillon peut

être identifié (qualitativement) et mesurée (quantitativement). Il existe plusieurs sortes de

techniques chromatographiques avec des instruments correspondants. La chromatographie en

phase gazeuse est une de ces techniques. La chromatographie en phase gazeuse est utilisée

pour des composés qui sont thermiquement stables et instables (ou peut être rendu volatil). En

raison de sa simplicité, la sensibilité et l'efficacité de séparation des constituants, la

chromatographie en phase gazeuse est l'un des outils les plus importants de l'analyse de la

chimie. Le principe de fonctionnement de base d'une chromatographie en phase gazeuse

comprend l'évaporation de l'échantillon dans un orifice d'entrée chauffée (injecteur),

séparation des composants du mélange dans une colonne spécialement préparé et la détection

de chaque composant par un détecteur. À la fin du processus, les signaux de détecteur

amplifiés sont souvent enregistrés et évaluées à l'aide d'un intégrateur ou d'un ordinateur avec

un logiciel approprié pour calculer les résultats. L'échantillon est introduit dans un courant de

gaz inerte, le gaz porteur, et transporté à travers la colonne par l'écoulement de ce gaz porteur

(voir illustration ci-après). La colonne peut être une colonne à garnissage ou une colonne

capillaire, en fonction des propriétés de l'échantillon. Que le flux de gaz passe à travers la

colonne, les composants de l'échantillon se déplacent à des vitesses qui sont influencées par le

degré d'interaction de chaque composant de la phase stationnaire dans la colonne. Par

conséquent, les différentes composantes séparées. Puisque les processus dépendent de la

température, la colonne est généralement contenue dans un four thermostaté. Comme les

composants éluent de la colonne, ils peuvent être quantifiés par un détecteur approprié et / ou

être recueillis pour analyse ultérieure (Faculté des sciences d'Orsay, 2013) (TRANCHANT,

1996).



2. Phases stationnaires

Les phases les plus répandues sont les polymères siliconés dérivés du diméthyle

polysiloxane. Si la phase stationnaire est un liquide non ou peu volatil, possédant des

propriétés de solvant vis-à-vis des composés à séparer, on parle de chromatographie gaz-

liquide ou chromatographie de partage. Si la phase stationnaire est un solide absorbant (silice,

alumine, zéolites ou autres polymères adsorbants), c'est de la chromatographie gaz-solide ou

chromatographie d'adsorption.

Cette phase est greffée sur la colonne en silice par l'intermédiaire d’une liaison -O-Si-O-

. Suivant le pourcentage de groupement R par rapport aux groupes CH3, on peut modifier la

polarité de la colonne et donc ses propriétés en chromatographie. Si R= CH3, la colonne est

complétement apolaire et sépare les produits suivant leur point d'ébullition (noms

commerciaux : DB-1, OV101, SE-30...). Si le pourcentage de R= Phényle est égal à 5%, on a

la colonne la plus utilisée en CPG, elle est répertoriée sous les noms commerciaux suivants:

DB5, CPsil5, OV5... Si on incorpore un substituant cyanopropyle (R = -CH2-CH2-CH2-CN) la

polarité augmente beaucoup (à cause du fort moment dipolaire du groupe -CN).

Ce sont les phases DB 1701, CPSil 18... Ces phases à base de silicone présentent deux

avantages pour la CPG :

- une bonne inertie chimique, elles ne réagissent ni avec les phases stationnaires, ni

avec les produits injectés ;

- une très bonne tenue à la température, elles peuvent être chauffées sans dommage

jusqu'à 300°C.

Il existe d'autres phases beaucoup plus polaires à base de polyéthylène glycol.

HO-(-CH2-CH2-O-)n-O-(Silice)

Elles sont greffées sur les parois en silice de la colonne par l'intermédiaire d'une liaison

Si-O-C-. Les dénominations commerciales de ces phases sont: Carbowax, DB-wax, CP wax

52. Ces phases sont utilisables entre 20° et 250°C, elles sont moins inertes que les phases

siliconées, elles sont en particulier très sensibles à l'oxygène (Faculté des sciences d'Orsay,

2013).



Figure 5: exemple de phase stationnaire pour chromatographie en phase gazeuse

(Faculté des sciences d'Orsay, 2013)

3. Phase mobile

La phase mobile est alors un gaz (hélium, azote, argon ou hydrogène), appelé gaz

vecteur, qui balaie en permanence la colonne. Cette dernière, placée dans un four thermostaté,

est un tube de faible section enroulé sur lui-même et contenant la phase stationnaire. Un grand

choix de détecteurs permet l'analyse sélective et parfois l'identification de mélanges très

complexes. La phase mobile est un gaz de faible viscosité ; trois gaz sont exclusivement

employés, l'azote, l'hydrogène et l'hélium (Faculté des sciences d'Orsay, 2013).

4. Colonnes

Ils existent 2 catégories de colonnes en CPG, les colonnes remplies et les colonnes

capillaires.

a. Colonnes remplies

Les colonnes les plus répandues sont en acier inox ou en verre, leur longueur standard

est de 3 m, leur diamètre intérieur étant compris entre 10 et 4 mm. Ces colonnes sont remplies

d'un support inerte imprégné d'une phase stationnaire, le diamètre des particules est entre 100

et 200 mm. Le taux d'imprégnation des phases stationnaires varie entre 1 et 10% en masse.

Ces colonnes sont maintenant très peu employées (Faculté des sciences d'Orsay, 2013).



Figure 6: Colonne remplie (Faculté des sciences d'Orsay, 2013)

b. Colonnes capillaires

Les colonnes standard sont en quartz fondu (silice très pure) et entourées d'une gaine de

polymère souple, ce qui leur confère une grande résistance à la torsion. Elles ont entre 10 et

100 m de long et leur diamètre intérieur est entre 0,10 ou 0,70 mm. La phase stationnaire est

greffée sur les parois de la colonne, l'épaisseur de phase stationnaire varie entre 0,10 mm et 5

mm. Les colonnes les plus répandues sont du type WCOT (Wall Coated upon Tubular

Column) (Faculté des sciences d'Orsay, 2013).

Figure 7: Différents type de colonnes capillaires (Faculté des sciences d'Orsay, 2013)



5. Supports chromatographiques

On utilise des terres d’infusoires, en silice fossile, ou des matériaux réfractaires, mais

aussi des billes de métal, de verre, de Téflon, etc... (Faculté des sciences d'Orsay, 2013)

6. Adsorbants

Les plus classiques sont les adsorbants minéraux, tels le charbon actif, l’alumine, les

tamis moléculaires. Ils sont pratiquement indispensables pour l’analyse des gaz, car ceux-ci

sont peu solubles dans les phases stationnaires, et donc mal séparés par elles. Cependant, la

désorption de ces gaz sur les adsorbants est lente, ce qui provoque généralement des traînées

des pics (Faculté des sciences d'Orsay, 2013).

On utilise aussi des adsorbants organiques à haut poids moléculaire. Ce sont des

copolymères (du type styrène + divinylbenzène). Ils ont l’avantage de permettre toutes sortes

d’analyses.

7. Injecteur

Il permet d'introduire un liquide qui doit être vaporisé instantanément avant d'être

transféré dans la colonne. Sa température doit être supérieure d'environ 20°C à la température

du produit le moins volatil. Le gaz porteur, de préférence préchauffé, entre dans une chambre

chauffée, obturée par une pastille d’élastomère, le septum, qui assure l’étanchéité. A l’aide

d’une seringue hypodermique de petite capacité, on pique au travers du septum, afin que

l’extrémité de l’aiguille arrive au-dessous du niveau de l’arrivée du gaz porteur, puis on

pousse le piston pour réaliser l’injection. L'injecteur standard (95% des appareils en sont

équipés) d'un chromatographe avec colonne capillaire est du type "split/splitless". C'est à dire

que l'on peut ajuster la quantité de produit passant dans la colonne par rapport à la quantité

injectée dans le chromatographe. Cet ajustement se fait à l'aide d'une vanne.

Si on injecte un microlitre de produit (1 ml) et que seulement 0,01 ml rentre dans la

colonne, on a un "split" de 100 et 0,99 ml de la solution a été évacué à l'extérieur via la vanne

de "split".

En revanche, si l'on dispose d'un produit très minoritaire ou très dilué dans un solvant,

on peut choisir de l'injecter en mode "splitless", dans ce cas tout le produit injecté se retrouve



dans la colonne. Il faut dans ce cas baisser la température du four vers 20-30°C sous la

température d'ébullition du solvant et dans certain cas couper ou déconnecter le détecteur

pendant l'élution du solvant (Faculté des sciences d'Orsay, 2013).

Figure 8: Principe d'un injecteur "split-splitless" (Faculté des sciences d'Orsay,

2013)

Il faut que la chambre d’injection ait un volume aussi petit que possible, pour limiter les

volumes morts du chromatographe.

8. Four

C’est un four à bain d’air, pourvu de résistances chauffantes et d’un système de

ventilation et de brassage pour l’homogénéisation de la température. La régulation est assurée

par un thermocouple, grâce auquel la variation n’excède pas ± 0,2°C, pour un intervalle de

fonctionnement allant de la température ambiante jusqu’à 400°C. Sa température est en

général de 20°C inférieure à celle du soluté de plus bas point d’ébullition.

Au lieu de maintenir la température constante dans l’enceinte, on peut l’astreindre à

suivre une loi de variation donnée, généralement linéaire, pour obtenir une chromatographie à

température programmée. Un chromatographe comporte souvent une enceinte pour assurer la

régulation de la température de l’injecteur, et quelquefois une autre pour contenir le détecteur,

surtout lorsqu’il s’agit d’un catharomètre (Faculté des sciences d'Orsay, 2013).

9. Détecteur

Le détecteur est un appareil de mesure physico-chimique qui doit donner un signal au

passage de chaque constituant, sans interaction avec le gaz vecteur. On distingue des

détecteurs universels, répondant à tous les types de composés (catharomètre, balance de

densité de gaz ou pour les composés organiques le détecteur à ionisation de flamme). Les



détecteurs spécifiques présentent une très grande sensibilité pour certaines familles de

composés (détecteur à capture d'électrons, thermo-ionique, photomètre de flamme...). D'autres

détecteurs fournissent des données structurales permettant l'identification (Faculté des

sciences d'Orsay, 2013).

a. Détecteur à ionisation à flamme

Un des détecteurs le plus répandu est le détecteur par ionisation à flamme (en anglais:

FID). Les effluents à la sortie de la colonne sont brûlés dans une flamme alimentée par un

mélange hydrogène-air. La combustion des composés organiques produit des ions qui sont

collectés par une électrode entourant la flamme. Ce courant de flamme est amplifié par un

électromètre qui transforme le courant en tension puis cette tension est dirigée sur un

enregistreur. Ce détecteur est très sensible, car il donne un signal pour environ 2 pg de

produit. Il est linéaire. En revanche, il est discriminant, sa réponse varie suivant les produits

injectés, ce qui impose un étalonnage si on veut analyser un mélange. Le détecteur à

ionisation de flamme ne donne aucune réponse avec les gaz les composés inorganiques et des

corps très simples comme H2O, NH3, CO2, H2C=O.... (Faculté des sciences d'Orsay, 2013)

Figure 9: Principe du détecteur FID (Faculté des sciences d'Orsay, 2013)

b. Catharomètre

C’est un appareil simple et robuste, à réponse universelle, mais relativement peu

sensible. Il est fondé sur une comparaison continuelle entre le flux de chaleur emporté par le

gaz vecteur pur et le flux de chaleur emporté par le gaz vecteur chargé des molécules de

soluté. Ces flux de chaleurs sont produits par des thermistances, parcourues par un courant



continu de tension fixe, dans une enceinte thermostatée avec précision. Les thermistances sont

montées en pont de Wheatstone et celui-ci permet de suivre l’évolution du courant en fonction

de la variation des résistances consécutive aux variations de température autour des filaments.

Un galvanomètre ou un potentiomètre enregistreur suivent le courant dans le pont (Faculté des


Figure 10: Pont de Wheatstone dans un catharomètre (Faculté des sciences d'Orsay,

2013)

Pour obtenir la plus grande réponse pour un soluté donné, il est donc nécessaire qu’il y

ait la plus grande différence possible entre la conductivité de ce soluté et celle du gaz porteur.

À cet effet, on utilise pratiquement toujours l’hydrogène (danger d’explosion) ou l’hélium

comme gaz vecteur.

c. Détecteur à capture d’électrons

Une source telle que le tritium 3H ou le 63Ni envoie des électrons libres dans le

détecteur. Quand ce détecteur est traversé par des substances ayant une affinité pour les

électrons libres, il se produit des ions qui, comme pour le détecteur à ionisation de flamme,

dans le champ électrostatique existant, sont recueillis par une électrode et forment un courant

d’ionisation à amplifier convenablement (Faculté des sciences d'Orsay, 2013).

d. Autres détecteurs

Certains détecteurs fournissent des données structurales permettant l'identification,

comme la spectrométrie de masse et la spectroscopie infrarouge. D’autres ont été mis au

point, mais ils sont spécifiques, c'est à dire qu'ils ont une très grande sensibilité pour des

catégories de produits. Par exemple, le détecteur à capture d'électron est utilisé pour les

dérivés halogénés, nitrés et les produits présentant des groupements électronégatifs. Le

détecteur à conductibilité thermique est linéaire et non discriminant mais moins sensible que



le détecteur à ionisation de flamme. Un spectromètre de masse équipe 30% des

chromatographes en phase gazeuse, cette proportion croît à cause de l'extrême sensibilité de

ce détecteur et au fait que l'obtention du spectre de masse permet l’identification des produits

(Faculté des sciences d'Orsay, 2013).

Tableau 9: Différents types de détecteur

e. Gaz

Le gaz employé (phase mobile) est un gaz inerte (hélium ou azote). Le gaz utilisé est

l'hélium. Ce gaz vecteur ou gaz porteur pousse les constituants à travers la colonne. En

chaque point de cette dernière, il se produit un équilibre entre la fraction du constituant en

phase stationnaire et en phase mobile. Il s'agit de chromatographie de partage (Faculté des


Type du détecteur

(abréviation anglaise) Sélectivité, produits détectés Sensibilité

Ionisation à flamme (FID) La plupart des produits organiques 10-10 g

Conductibilité thermique

(TCD) Universel 10-8 g

Capture d'électrons (ECD) Produits halogénés,

organométalliques 10-13g

Thermo-ionisation (TID) Produits azotés ou phosphorés 10-11 g

Photo-ionisation (PID) Produits oxygénés, soufrés,

organométalliques… 10-12 g

Photométrique (FPD) Soufrés, phosphorés,

organométalliques… 10-10 g

Spectromètre de masse (GC-

MS) Universel 10-10 g - 10-16 g



IV. Analyse en ligne : Analyseur à conductivité thermique

1. Définition

Chaque gaz a une conductivité thermique connue qui traduit la propagation de la

chaleur à travers celui-ci. Cette propriété peut être mesurée avec un capteur qui utilise quatre

(4) filaments appariés dont la résistance électrique varie avec la conductivité thermique du gaz

qui les entoure (SYSTECH INSTRUMENT, 2013).

2. Théorie et principe de fonctionnement

L’analyseur à conductivité thermique utilise quatre (4) filaments appariés dont la

résistance électrique varie avec la conductivité thermique du gaz qui les entoure. Ces quatre

(4) filaments sont connectés selon une configuration de pont de Wheatstone schématisée dans

la figure ci-après (SYSTECH INSTRUMENT, 2013).

Lorsque les quatre (4) filaments sont les mêmes, la tension de sortie (Vout) est égal à

zéro et le pont est équilibré. Lorsqu’on est à zéro (calibrage), le gaz de référence passe sur

tous les filaments et le pont est équilibré. Quand on passe le gaz à analyser sur deux (2) des

filaments, on obtient une valeur de Vout qui est corrélée à la différence de composition entre

le gaz de référence et le gaz à analyser (SYSTECH INSTRUMENT, 2013).

Le détecteur est un catharomètre à quatre (4) éléments qui a deux (2) éléments situés

dans le gaz de référence et deux (2) éléments dans le gaz à analyser comme dans la figure 13.

Figure 11: Pont de Wheatstone d’un détecteur à conductivité thermique

(SYSTECH INSTRUMENT, 2013)



Figure 12: coupe longitudinale d’un capteur à conductivité thermique (SYSTECH

INSTRUMENT, 2013)

Les quatre (4) éléments sont connectés électroniquement dans un circuit en pont (figure)

dans lequel passe un courant continu pour chauffer les éléments. Si chaque élément est

entouré du même, ils auront la même température d’où la même résistance électrique et le

circuit en pont sera équilibré.

Figure 13: Diagramme électrique d’un capteur à conductivité thermique

(SYSTECH INSTRUMENT, 2013)

Lorsque le gaz à mesurer est introduit dans le flux du gaz à analyser, les deux (2)

éléments catharomètre dans le flux de gaz à analyser sont refroidis avec plus d’ampleur que

les deux (2) éléments dans le gaz de référence. Le pont est déséquilibré et produit un signal

correspondant à la mesure de la composition du gaz à analyser. Ce signal est non linéaire ; un

logiciel mathématique est utilisé pour linéariser ce signal (SYSTECH INSTRUMENT, 2013).



Chapitre 3 : Problématique du thème

I. Problématique

La pureté en hydrogène est une valeur essentielle dans le procédé de reforming

catalytique qui permet de protéger le catalyseur et de maintenir le taux de recycle (rapport

H2/HC). C’est pour cela que la connaissance de cette valeur doit se faire de façon continue et

directement sur le procédé. Ces impératifs limitant l’analyse au laboratoire nous amènent à

avoir un analyseur sur site. Il est donc important de fiabiliser la mesure donner par celui-ci.

C’est pour cela qu’il nous a été soumis le thème : « fiabilisation de l’analyseur hydrogène du

gaz de recycle de l’unité de reformage catalytique».

II. Différence entre l’analyse en laboratoire et l’analyse en

ligne

L’analyse du gaz de recycle en laboratoire et l’analyse en ligne de ce même gaz ont des

différences qu’il convient de noter ici :

- La séparation des composants : en effet, l’analyse au laboratoire étant une

chromatographie, le gaz est séparé dans ces constituants individuels avant d’être

détectés, ce qui n’est pas le cas en ligne;

- Le laboratoire analyse des échantillon prélevés à un instant bien déterminé, alors

que l’analyseur le fait de façon continue.

La figure ci-après nous montre la variation de la valeur analyseur en fonction du temps:

Figure 14: Valeurs Analyseur et valeurs laboratoire en fonction du temps

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

2 2 / 1 / 1 0 1 0 / 8 / 1 0 2 6 / 2 / 1 1 1 4 / 9 / 1 1 1 / 4 / 1 2 1 8 / 1 0 / 1 2 6 / 5 / 1 3

Analyseur Laboratoire



III. Cahier de charge

Pour traiter ce thème, il nous a été donné le cahier de charge suivant :

Bibliographie :

- Reformage catalytique ;

- Métrologie.

Différentes méthodes d’analyses :

- Méthode d’analyse au laboratoire : chromatographie en phase gazeuse ;

- Méthode d’analyse en ligne : détection par catharomètre.

Historique des données:

- Collecte des données laboratoire et analyseur avec Mpro, Starlims et Aspen;

- Comparaison des données ;

- Analyses statistiques des données.

Correction des erreurs de mesure de l’analyseur en ligne :

- Paramètres influençant la mesure : aspect métrologique ;

- Détermination de(s) corrélation(s) ;

- Validation de(s) corrélation(s).

Perspectives et recommandations

Conclusion

Deuxième partie : Matériel et méthodes

Cette partie concerne le matériel et les méthodes utilisés pour la réalisation du

projet.



Chapitre 1 : Matériel

I. Logiciel MPRO

Le logiciel MPRO est une plate-forme intégrée qui permet d’avoir toutes les analyses du

laboratoire ainsi que les autres données de la raffinerie à l’exception des températures. Ce

logiciel nous a permis de récupérer toutes les analyses du 15 février 2010 au 29 mars 2013,

concernant les puretés en hydrogène du gaz de recycle. Après avoir identifié les meilleures

analyses pour chaque cocktail, la prochaine étape est la mise en forme du guide de réglage.

II. Starlims

STARLIMS est une base de données disponible en réseau où sont stockés les résultats

des différentes analyses effectuées par le laboratoire et le service des analyseurs. Au même

titre que MPRO, il a permis d’obtenir les analyses du laboratoire sur toute la période du 15

février 2010 au 29 mars 2013.

III. Logiciel Aspen

Afin de connaître à chaque instant l’évolution des paramètres opératoires de ses

complexes, la SIR s’est dotée d’un serveur dynamique appelé Aspen. Il donne un accès aisé et

rapide aux paramètres opératoires (débit, température, pression) en temps réel et archivé.

IV. Microsoft Excel

Le logiciel Microsoft Excel nous a permis d’effectuer les différents calculs de

corrélation, d’optimisation et de régression linéaire sur les données de travail.

V. MATLAB®

MATLAB® est un langage de haut niveau et un environnement interactif pour le calcul

numérique, la visualisation et la programmation. En utilisant MATLAB®, l’on peut analyser

les données, développer des algorithmes, et créer des modèles et des applications. La langue

des outils, et des fonctions intégrées de mathématiques, nous permettent d'explorer des

approches multiples et de parvenir à une solution plus rapide qu'avec des tableurs ou des

langages de programmation traditionnels, tels que C / C++ ou Java™. Ce logiciel de haut

niveau nous a donc servi à modéliser les différentes relations entre nos données. Il nous a

permis d’écrire un programme exécutant les réseaux de neurones.



VI. Normes et check list

Les normes et les check list sont des documents qualités où est inscrite toute la

méthodologie des mesures effectuées au laboratoire. Elles décrivent la méthode utilisée et la

manière d’utilisée l’appareil servant à exécuter la mesure. Elles nous ont permis de

comprendre et d’entreprendre nos différentes mesures.

VII. Schémas DAO

Les schémas DAO (Dessin Assisté par Ordinateur) représentent le tracé de toutes les

unités de la raffinerie. Ces schémas nous ont permis de recenser les différents tags des unités

qui ont fait l’objet de notre étude. Aussi nous ont-ils facilité la compréhension des procédés

de l’unité de reformage catalytique U83.

VIII. Visual Basic®

Ce logiciel nous a permis de faire une application permettant grâce à une interface facile

d’utilisation d’effectuer les calculs des fonctions que nous avons rencontrées.

IX. Chromatographe à phase gazeuse

Le chromatographe à phase gazeuse nous a permis d’avoir la pureté de l’hydrogène au

laboratoire. Il y a deux types de chromatographes qui ont été utilisé : un chromatographe à

colonne spécifique aux hydrogènes et un chromatographe spécifique aux hydrocarbures.

X. Analyseur à conductivité thermique (hydrogène mètre)

Cet appareil est l’analyseur qui se trouve en ligne et qui est chargé de donner la pureté

en hydrogène du gaz de recycle.



Chapitre 2 : Méthodes

I. Analyse au laboratoire

L’analyse en laboratoire se déroule en plusieurs étapes :

- Le prélèvement de l’échantillon : il se fait sur le site avec soit des ballons ou

des seringues ;

- L’analyse proprement dite : en premier lieu le gaz est analysé par un premier

chromatographe en phase dont la colonne est spécifique aux hydrogènes ; en

deuxième lieu ce même gaz est analysé par un deuxième chromatographe en

phase gazeuse qui lui est spécifique aux hydrocarbures.

L’analyse se fait de façon similaire au niveau des deux chromatographes en phase

gazeuse. Il se fait selon la norme NF EN 27941 de mars 1994. La valeur est rentrée dans le

logiciel en réseau STARLIMS par l’agent technique.

II. Analyse en ligne

L’analyse en ligne est effectuée par l’analyseur sur le circuit du procédé. La valeur

obtenue est directement obtenue à la salle de contrôle. Elle est automatiquement insérée dans

les bases de données de la SIR.

III. Test de Grubbs

Le test de Grubbs est un test permettant d’éliminer les valeurs aberrantes dans une série

de données. Il est basé sur l'hypothèse de normalité. Autrement dit, il faut d'abord vérifier que

les données peuvent être raisonnablement estimées par une distribution normale avant

d'appliquer le test de Grubbs.

Le test de Grubbs détecte une valeur aberrante à la fois. Cette aberration est radiée de

l'ensemble de données et le test est répété jusqu'à ce qu’aucune donnée aberrante ne soit

détectée. Cependant, de multiples itérations modifient les probabilités de détection.

Le test de Grubbs est défini à l'hypothèse:

- H0: Il n'y a pas de valeurs aberrantes dans l'ensemble de données

- Ha: Il y a au moins une valeur aberrante dans l'ensemble de données

La statistique du test de Grubbs est définie comme suit:



Avec �̅� et s désignant l'échantillon moyenne et l'écart type, respectivement. La

statistique du test de Grubbs est le plus grand écart absolu de la moyenne de l'échantillon en

unités de l’écart type de l'échantillon.

C'est la version recto-verso de l'épreuve. Le test de Grubbs peut également être défini

comme un test unilatéral. Pour tester si la valeur minimale est une valeur aberrante, la

statistique de test est :

Avec Ymin désignant la valeur minimale. Pour tester si la valeur maximale est une valeur

aberrante, la statistique de test est :

Avec Ymax désignant la valeur maximale.

Pour le test bilatéral, l'hypothèse de l'absence de valeurs aberrantes est rejetée au niveau

de signification α si :

Avec tα/(2N), N-2 désignant la valeur critique supérieure de la distribution t (loi de student)

avec N - 2 degrés de liberté et un niveau de signification de α/(2N). Pour les tests unilatéraux,

remplacer α/(2N) avec α/N. (Engineering and Statistics Handbook, 2013)



IV. Méthode de modélisation : les réseaux de neurones

artificiels

Les réseaux de neurones biologiques réalisent facilement un certain nombre

d'applications telles que la reconnaissance de formes, le traitement du signal, l'apprentissage

par l'exemple, la mémorisation, la généralisation. Ces applications sont pourtant, malgré tous

les efforts déployés en algorithmique et en intelligence artificielle, à la limite des possibilités

actuelles. C'est à partir de l'hypothèse que le comportement intelligent émerge de la structure

et du comportement des éléments de base du cerveau que les réseaux de neurones artificiels se

sont développés. Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles, à ce titre ils peuvent

être décrits par leurs composants, leurs variables descriptives et les interactions des

composants.

1. Composant (le neurone artificiel)

a. Structure

La figure 14 montre la structure d'un neurone artificiel. Chaque neurone artificiel est un

processeur élémentaire. Il reçoit un nombre variable d'entrées en provenance de neurones

amont. A chacune de ces entrées est associé un poids w abréviation de weight (poids en

anglais) représentatif de la force de la connexion. Chaque processeur élémentaire est doté

d'une sortie unique, qui se ramifie ensuite pour alimenter un nombre variable de neurones

aval. A chaque connexion est associé un poids.

Figure 15: Mise en correspondance neurone biologique/neurone artificiel (TOUZET, 1992)



Figure 16:Structure d'un neurone artificiel. (TOUZET, 1992)

La figure 15 donne les notations que nous utilisons.

b. Comportement

On distingue deux phases. La première est habituellement le calcul de la somme

pondérée des entrées (a) selon l'expression suivante :

𝑎 = ∑(𝑤𝑖 . 𝑒𝑖)

A partir de cette valeur, une fonction de transfert calcule la valeur de l'état du neurone.

C'est cette valeur qui sera transmise aux neurones aval. Il existe de nombreuses formes

possibles pour la fonction de transfert. Les plus courantes sont présentées sur la figure 16. On

remarquera qu'à la différence des neurones biologiques dont l'état est binaire, la plupart des

fonctions de transfert est continu, offrant une infinité de valeurs possibles comprises dans

l'intervalle [0, +1] (ou [-1, +1]).

a : fonction à seuil (S, la valeur du seuil), b : linéaire par morceaux, c : sigmoïde.

Nous constatons que les équations décrivant le comportement des neurones artificiels

n'introduisent pas la notion de temps. En effet, et c'est le cas pour la plupart des modèles

actuels de réseaux de neurones, nous avons affaire à des modèles à temps discret, synchrone,

dont le comportement des composants ne varie pas dans le temps.

Figure 17:Différents types de fonctions de transfert pour le neurone artificiel (TOUZET, 1992)



2. Variables descriptives

Ces variables décrivent l'état du système. Dans le cas des réseaux de neurones qui sont

des systèmes non autonomes, un sous-ensemble des variables descriptives est constitué par les

variables d'entrée, variables dont la valeur est déterminée extérieurement au modèle.

3. Structure d'interconnexion

Les connexions entre les neurones qui composent le réseau décrivent la topologie du

modèle. Elles peuvent être quelconques, mais le plus souvent il est possible de distinguer une

certaine régularité.

Réseau multicouche (au singulier) : les neurones sont arrangés par couche. Il n'y a pas

de connexion entre neurones d'une même couche et les connexions ne se font qu'avec les

neurones des couches en aval (fig. 19). Habituellement, chaque neurone d'une couche est

connecté à tous les neurones de la couche suivante et celle-ci seulement. Ceci nous permet

d'introduire la notion de sens de parcours de l'information (de l'activation) au sein d'un réseau

et donc définir les concepts de neurone d'entrée, neurone de sortie. Par extension, on appelle

couche d'entrée l'ensemble des neurones d'entrée, couche de sortie l'ensemble des neurones de

sortie. Les couches intermédiaires n'ayant aucun contact avec l'extérieur sont appelés couches

cachées.

Figure 18: Définition des couches d’un réseau multicouche (TOUZET, 1992)

Réseau à connexions locales : Il s'agit d'une structure multicouche, mais qui à l'image de

la rétine, conserve une certaine topologie. Chaque neurone entretien des relations avec un

nombre réduit et localisé de neurones de la couche aval (fig. 19). Les connexions sont donc

moins nombreuses que dans le cas d'un réseau multicouche classique.



Figure 19: Réseau à connexions locales (TOUZET, 1992)

V. Méthode de modélisation : régression multiple

1. Introduction

Il arrive souvent qu'on veuille expliquer la variation d'une variable dépendante par

l'action de plusieurs variables explicatives.

Lorsqu'on a des raisons de penser que la relation entre ces variables est linéaire (à l’aide

de nuage de point), on peut étendre la méthode de régression linéaire simple à plusieurs

variables explicatives; s'il y a deux variables explicatives, le résultat peut être visualisé sous la

forme d'un plan de régression.

La régression multiple peut être utilisée à plusieurs fins:

- Trouver la meilleure équation linéaire de prévision (modèle) et en évaluer la

précision et la signification.

- Estimer la contribution relative de deux ou plusieurs variables explicatives

sur la variation d'une variable à expliquer; déceler l'effet complémentaire ou,

au contraire, antagoniste entre diverses variables explicatives.

- Juger de l'importance relative de plusieurs variables explicatives sur une

variable dépendante en lien avec une théorie causale sous-jacente à la

recherche (attention aux abus: une corrélation n'implique pas toujours une

causalité; cette dernière doit être postulée a priori).

2. Calcul des coefficients de régression

Le calcul des coefficients de régression peut être fait de plusieurs manières. L'une

d’entre elles, qui repose sur le calcul matriciel, est utilisée dans les programmes d'ordinateur.

Une autre se base sur un système de m équations à m inconnues qui permet dans un premier



temps d'obtenir les "coefficients de régression centrés et réduits" (c'est comme si on calculait

la régression sur les variables centrées-réduites). Les valeurs des coefficients de régression

pour les variables brutes (non centrées-réduites) sont ensuite obtenues par multiplication par

le rapport des écarts-types de la variable dépendante et de la variable explicative considérée.

Finalement, on calcule la valeur de l'ordonnée à l'origine. (Université de Montréal, 2013)

VI. Méthode optimisation : algorithme génétique

1. Principes de la méthode (cas de la minimisation)

Les algorithmes génériques sont directement inspirés du concept de sélection naturelle

élaboré par Charles Darwin en 1859.le vocabulaire employé, calqué sur celui de la génétique ;

comporte des termes tels que : individus (solutions potentielles), population, gènes

(variables), chromosomes, parents, enfants, sélection, survie, croisement, mutation. Ce type

d’algorithme permet de résoudre des problèmes d’optimisation en engendrant une suite de

solutions approchées et s’améliorant progressivement, en simulant l’évolution darwinienne.

Initialement de nombreuses solutions (nommées populations), plus ou moins bonnes, au

problème posé sont créées au hasard, selon une forme définie à l’avance .Ces solutions, étant

générées aléatoirement, ne sont généralement pas très bonnes.

La population de solution est alors soumise à une simulation de l’évolution des espèces :

sélection, croisement et mutation. En favorisant la suivie des individus les plus aptes (les

solutions les plus correctes), on provoque l’apparition d’individus meilleurs que ceux des

générations précédentes. Le mécanisme d’encouragement des éléments les plus aptes

(élitisme) a pour résultat de produire des générations successives de plus en plus adaptées à la

résolution du problème. Les solutions sont représentées par un codage numérique ou

génotype. Une fonction de décodage sert à évaluer la fonction objective. Le codage représente

le point fondamental des algorithmes génétiques, car il doit permettre d’une part de pouvoir

énumérer toutes les solutions comprises dans l’espace des contraintes inhérentes au problème

posé, et d’autre part tout individu engendré à partir des opérateurs génétiques doit également

respecter ces contraintes. C’est essentiellement le cas de l’opérateur de croisement, qui à

partir de parent viables, peut engendrer des enfants monstrueux.

Dans un algorithme générique on associe à chaque individu une fonction d’adaptation

(fitness), que la procédure tente de maximiser. Dans le cas d’un problème de maximisation,



cette fonction est tout simplement la fonction objective, alors que dans le cas d’un problème

de minimisation, la fonction d’adaptation peut être définie par :

Fonction d’adaptation : 𝐹𝛼 = 𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝑓

Où 𝐶𝑚𝑎𝑥 représente la plus grande valeur de la fonction objective calculée sur la

population courante. Cette écriture permet de garantir la positivité de la fonction d’adaptation.

2. Algorithme de la méthode

L’algorithme présenté est une version de base des algorithmes génétiques (AG). Il

existe un grand nombre de versions différentes d’algorithmes. Il se présente en sept (7)

étapes qui sont:

- Etape 1 : Génération aléatoire de la population initiale, qui devient la

population parents.

- Etape 2 : Sélection à partir de la roulette biaisée de Goldberg des individus

survivants (le taux de survie est fixé), qui sont copiés en positions aléatoires

dans la population enfants.

- Etape 3 : La population enfants est complétée par croisement d’individus

choisis aléatoirement dans l’ensemble de la population parents. Dans le cas

d’un codage binaire, il s’agit d’un croisement à un point où deux parents

engendrent deux enfants. Dans le cas d’un codage réel, il s’agit d’un

croisement à partir d’un nombre aléatoire compris entre 0 et 1, et deux

parents engendrent toujours deux enfants.

- Etape 4 : Application de la procédure de mutation sur l’ensemble de la

population enfants (taux de mutation fixé). Pour un individu, choisi

aléatoirement, qui doit muter, son chromosome est modifié aléatoirement.

- Etape 5 : Traitement éventuel des clones. Cette étape, qui peut être sautée,

consiste à conserver un nombre donné de clones pour chaque individu, de la

population enfants.

- Etape 6 : Mise en œuvre éventuelle de l’élitisme. Cette étape, qui peut être

sautée, consiste à remplacer les plus mauvais individus de la population

enfants par des individus donnant les meilleures valeurs de la fonction

objective de la population parents.



- Etape 7 : Arrêt de la procédure si le nombre maximal de générations est

atteint ou bien si la valeur moyenne de la fonction objective ainsi que son

écart-type n’évolue pas sur plusieurs générations consécutives. Sinon, la

population enfants devient la population parents et on retourne à étape 2.

Troisième partie : Résultats et discussions

Dans cette partie nous exposerons, analyserons et interpréterons les résultats avant

de proposer des solutions des perspectives et recommandations.



Chapitre 1 : Résultats, analyse et discussions

Nous présenterons dans ce chapitre tous les résultats obtenus pendant notre travail.

I. Données de bases

Nous avons réceptionné les données du 15/02/2010 au 29/03/2013. Les analyses n’étant

pas réalisées chaque jour par le laboratoire, il n’y a donc pas de périodicité dans les

intervalles de temps entre deux valeurs. Le tableau où nous exposons les valeurs qui ont fait

l’objet de notre travail se trouve en annexe. La figure ci-après montre l’écart entre les valeurs

analyseur et les valeurs laboratoire.

Figure 20: Courbes des écarts entre les données analyseur et laboratoire

Ces résultats ont été soumis aux différentes méthodes de corrélation connues pour

pouvoir maitriser et corriger la valeur analyseur vers la valeur laboratoire.

II. Corrélations linéaire, variantes et réseaux de neurones

La suite Excel du logiciel Microsoft Office nous a permis d’utiliser les différentes

corrélation linéaire et leur variante c’est-à-dire exponentielle, logarithmique, polynomiale et

puissance.

Les figures ci-après nous donnent les différentes courbes avec la fonction et le

coefficient de corrélation.

1. Régression linéaire

La régression linéaire nous permet de calculer le lien entre les valeurs analyseur et

celles du laboratoire de façon linéaire telle que la fonction qui les lie soit du type :

𝑦 = 𝑎𝑥 + 𝑏

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

2 2 / 1 / 1 0 1 0 / 8 / 1 0 2 6 / 2 / 1 1 1 4 / 9 / 1 1 1 / 4 / 1 2 1 8 / 1 0 / 1 2 6 / 5 / 1 3




La figure ci-après nous donne la courbe de tendance de régression linéaire avec les

coefficients de l’équation et le coefficient de corrélation.

Figure 21: Courbe de tendance de la régression linéaire, y = ax + b

Le tableau 11 résume les données importantes de la corrélation :

Tableau 10: Coefficients de la régression linéaire

Coefficient de corrélation (R) 0,6820

Pente (a) 0,3667

Ordonnée à l’origine (b) 51,7481

2. Régression exponentielle

Elle lie les deux valeurs par une fonction de type exponentielle dont la validité est

appréciée par un coefficient de corrélation. Elle de type : 𝑦 = 𝑏 × 𝑒𝑎𝑥.

Le calcul de cette régression avec le logiciel Microsoft Excel nous donne la figure

suivante :

y = 0,3667x + 51,748R² = 0,4652

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

110,00

50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 100,00 110,00

Corrélation linéaire

Corrélation linéaire Linéaire (Corrélation linéaire)



Figure 22: Courbe de tendance de la régression exponentielle, y = b*exp(ax)

En résumé on a pour cette régression le tableau suivant:

Tableau 11: Coefficients de la régression exponentielle


a 0,0044

b 56,8426

3. Régression logarithmique

La régression logarithmique approxime une donnée par une variable par le biais de la

fonction logarithme népérien (ln). Son expression est la suivante : 𝑦 = 𝑎 ln(𝑥) + 𝑏 .

On obtient donc la courbe de tendance suivante :

Figure 23: Courbe de tendance de la régression logarithmique, y = a*ln(x) + b

Nous résumons donc les coefficients par le tableau ci-après :

y = 56,843e0,0044x

R² = 0,4559

40,00

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

110,00

4 0 , 0 0 5 0 , 0 0 6 0 , 0 0 7 0 , 0 0 8 0 , 0 0 9 0 , 0 0 1 0 0 , 0 0 1 1 0 , 0 0

CORRÉLATION EXPONENTIELLE

Corrélation exponentielle Expon. (Corrélation exponentielle)

y = 29,202ln(x) - 46,553R² = 0,4457

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

110,00

50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 100,00 110,00

Corrélation logarithmique

Corrélation logarithmique Log. (Corrélation logarithmique)



Tableau 12: Coefficients de la régression logarithmique


a 29,2019

b -46,5526

4. Régression polynomiale

Pour cette régression, la fonction liante est un polynôme dont la fonction est du type :

𝑦 = 𝑎0 + 𝑎1𝑥1 + 𝑎2𝑥2 + ⋯ + 𝑎𝑛𝑥𝑛, avec n le degré du polynôme.

Pour notre travail nous avons usé des degrés que nous offrait le logiciel Excel à savoir

du degré deux (2) au degré six (6). La figure suivante résulte du calcul du logiciel Excel où

nous avons toutes les courbes de tendance :

Figure 24: Courbes de tendance des régressions polynômiales, y = Σ(a*x^k) + b

Le tableau ci-après résume les données essentielles de cette régression :

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

110,00

50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 100,00 110,00

Corrélations Polynomiales

Corrélations Polynomiales ordre 2 ordre 3

ordre 4 ordre 5 ordre 6



Tableau 13: Coefficients des régressions polynômiales

Régression

Coefficients Ordre 2 Ordre 3 Ordre 4 Ordre 5 Ordre 6

a0 108,5400 -8,0985 735,0900 665,7300 -2366,7

a1 -1,0348 3,4166 -35,7740 -31,1880 207,9

a2 0,0085 -0,0473 0,7172 0,5973 -7,1901

a3 0,0000 0,0002 -0,0063 -0,0048 0,1294

a4 0,0000 0,0000 2.10-05 1.10-05 -0,0013

a5 0,0000 0,0000 0,0000 3.10-08 7.10-06

a6 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 -1.10-08

coefficient de corrélation (R) 0,7051 0,7079 0,7107 0,7107 0,7107

5. Régression de puissance

La régression de puissance approxime une donnée par une variable par le biais de la

fonction puissance (xn). Son expression est la suivante : 𝑦 = 𝑏 × 𝑥𝑎 .

On obtient donc la courbe de tendance suivante :

Figure 25: Courbe de tendance de la régression de puissance, y = b*x^a

Le tableau ci-après résume les données essentielles de cette régression :

Tableau 14: Coefficients de la régression de puissance


y = 17,413x0,3513

R² = 0,4377

50,00

60,00

70,00

80,00

90,00

100,00

110,00

50,00 60,00 70,00 80,00 90,00 100,00 110,00

Corrélation de puissance

Corrélation de puissance Puissance (Corrélation de puissance)



a 0,3513

b 17,4133

6. Modélisation par réseaux de neurones

Pour corriger les valeurs de l’analyseur, on s’est proposé de corréler ces valeurs à celles

du laboratoire ; pour cela après avoir utilisé les différentes régressions nous nous sommes

penchés sur les méthodes heuristiques dont la meilleure est la modélisation par les réseaux de

neurones qui permet de faire une modélisation non linéaire puisque la plupart des phénomènes

physiques sont non linéaires. Nous avons obtenu les résultats consignés dans le tableau ci-

après :

Tableau 15: Résultats du de la modélisation par réseaux de neurones

Nombre de couches dans la structure 3

Nombre d’itérations effectuées 1500

Structure sélectionnée 1-4-1

Poids entre couche 1 et couche 2 9,17072 5,59856 7,65623 -5,70240

Poids entre couche 2 et couche 3 -2,58465 5,41383 0,16359 0,04947

Biais entre couche 1 et couche 2 -8,53419 -5,76817 1,07855 -5,50210

Biais entre couche 2 et couche 3 2,83015024

Coefficient de corrélation 0,74250007

7. Comparaisons des régressions

L’analyse des résultats nous donne différents coefficients de corrélation qui rendent

l’efficacité de celles-ci. En général, on remarque que les coefficients de corrélations sont

compris entre 0,6616 et 0,7425. En statistique, un coefficient de corrélation est dit bon en

général lorsque sa valeur absolue est comprise entre 0,5 et 1 (BOWLEY , 1929). Nous

pouvons donc dire que nos régression sont bonnes et que la meilleure d’entre elles est la

modélisation par réseaux de neurones artificiels qui culmine avec un coefficient de corrélation

de 0,7425. La figure ci-après résume bien cette analyse.



Figure 26: Histogramme de comparaison des régressions

III. Influence des gaz dits ‘‘impuretés’’ sur la différence

entre les valeurs Analyseur et Laboratoire

Une approche a été considérée dans la résolution du problème : l’influence des gaz

‘‘impurs’’ c’est-à-dire les hydrocarbures qui se forment pendant le reformage à savoir les C1

jusqu’au C5. L’approche consiste donc à établir une corrélation entre l’écart entre la valeur

Analyseur et Laboratoire et les compositions de ces gaz. On procèdera d’abord par une

régression simple de chaque gaz et ensuite par une régression multiple avec tous les gaz. Les

titres qui suivront seront uniquement que des figures (courbes) et tableaux relatant des

résultats obtenus.

1. Corrélation entre l’écart et le méthane (C1)

Figure 27: Courbes de tendance C1

0,7425

0,68200,6752

0,66760,6616

0,7051 0,7079 0,7107 0,7107 0,7107

0,6200

0,6400

0,6600

0,6800

0,7000

0,7200

0,7400

0,7600

y = 0,4332x - 4,5535R² = 0,0312

y = 2,0561ln(x) - 5,0556R² = 0,02

y = -0,0001x6 + 0,006x5 - 0,1325x4 + 1,3359x3 - 5,7908x2 + 7,6894x - 1,506R² = 0,1264

-20,00

-10,00

0,00

10,00

20,00

30,00

0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00

écart en focntion de C1 Linéaire (écart en focntion de C1)

Log. (écart en focntion de C1) Poly. (écart en focntion de C1)



Tableau 16: Coefficients de corrélation C1

régression coefficient de

corrélation

linéaire 0,177

logarithmique 0,141

polynomiale 0,356

2. Corrélation entre l’écart et l’éthane (C2)




corrélation

linéaire 0,217

logarithmique 0,181

polynomiale 0,345

3. Corrélation entre l’écart et le propane (C3)


y = 0,9078x - 5,1612R² = 0,0473

y = 2,3926ln(x) - 4,282R² = 0,0329

y = -0,0019x6 + 0,0656x5 - 0,8456x4 + 4,8958x3 - 12,015x2 + 9,1244x - 2,9295R² = 0,1193

-20,00

-10,00

0,00

10,00

20,00

30,00

0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00

écart en fonction de c2 Linéaire (écart en fonction de c2)

Log. (écart en fonction de c2) Poly. (écart en fonction de c2)

-40,00

-30,00

-20,00

-10,00

0,00

10,00

20,00

30,00

0,00 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 9,00 10,00

écart en focntion de c3 Linéaire (écart en focntion de c3)

Log. (écart en focntion de c3) Poly. (écart en focntion de c3)





corrélation

linéaire 0,039

logarithmique 0,058

polynomiale 0,319

4. Corrélation entre l’écart et le butane (nC4 et iC4)




corrélation

linéaire 0,135

logarithmique 0,014

polynomiale 0,330

y = -0,8082x + 0,3382R² = 0,0182

y = 0,1377ln(x) - 1,0075R² = 0,0002

y = 0,0247x6 - 0,6491x5 + 6,1177x4 - 25,424x3 + 45,994x2 - 29,125x + 0,7897R² = 0,1086

-30,00

-20,00

-10,00

0,00

10,00

20,00

30,00

0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00

écart en fonction de C4 Linéaire (écart en fonction de C4)

Log. (écart en fonction de C4) Poly. (écart en fonction de C4)



5. Corrélation entre l’écart et le pentane (nC5 et iC5)




corrélation

linéaire 0,145

polynomiale 0,412

IV. Traitement des données par période

Les données ont été aussi traitées par période. La division des données s’est faite par le

critère de l’écart entre les valeurs laboratoire et les valeurs analyseur, un écart dinférieur à

3%, un écart compris entre 3 et 10% et un écart supérieur à 10%. Cela a donc donné trois

groupes.

1. Groupe où l’écart est inférieur ou égal à 3% (écart moyen toléré

EMT), Groupe 1

Les tableaux qui vont suivre nous donnent les valeurs respectant le critère susmentionné

et les résultats obtenus en effectuant une régression linéaire. La figure ci-après nous montre

l’évolution des deux valeurs (analyseur et laboratoire) dans ce groupe.

y = 6,2243x - 3,7802R² = 0,0209

y = 6874,4x6 - 20989x5 + 24080x4 - 12924x3 + 3237,9x2 - 307,12x + 1,1172R² = 0,1701

-30,00

-20,00

-10,00

0,00

10,00

20,00

30,00

0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20

écart en fonction de C5 Linéaire (écart en fonction de C5)

Poly. (écart en fonction de C5)



Figure 32: Evolution des valeurs Laboratoire et Analyseurs dans le groupe 1

Tableau 21: Valeurs du groupe 1

Figure 33: Courbe de tendance relative au groupe 1

Tableau 22: Résultats des corrélations du groupe 1


corrélation régression choisie autres coefficients

linéaire 0,9770

régression linéaire

a 0,9537 exponentielle 0,9729

logarithmique 0,9764 b 3,7299

puissance 0,9751

60,00

65,00

70,00

75,00

80,00

85,00

90,00

95,00

100,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14


y = 0,9537x + 3,7299R² = 0,9545

70,00

75,00

80,00

85,00

90,00

95,00

100,00

65,00 70,00 75,00 80,00 85,00 90,00 95,00 100,00

Val

eurs

Lab

ora

toir

e (%

H2

)

Valeurs Analyseur (%H2)

Groupe 1

Groupe 1 Linéaire (Groupe 1)



2. Groupe où l’écart est compris entre 3 et 10%, groupe 2

Les tableaux qui vont suivre nous donnent les valeurs respectant le critère susmentionné

et les résultats obtenus en effectuant une régression linéaire.

Figure 34: Evolution des valeurs analyseur et laboratoire

La régression effectuée nous donne la courbe suivante :

Figure 35: Courbe de tendance du groupe 2

En résumé nous avons les coefficients et valeurs réunis dans le tableau suivant :

60,00

65,00

70,00

75,00

80,00

85,00

90,00

95,00

100,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37


70,00

75,00

80,00

85,00

90,00

95,00

100,00

65,00 70,00 75,00 80,00 85,00 90,00 95,00 100,00Val

eurs

Lab

ora

toir

e (%

H2

)





Tableau 23: Résultats des corrélations du groupe 2


corrélation régression choisie

autres coefficients

linéaire 0,7880




puissance 0,7703

3. Groupe où l’écart est compris entre 10 et 20%, groupe 3

Ce groupe est constitué des valeurs les moins concordantes. Nous résumons tous les

calculs faits sur ceux-ci en les présentant d’abord dans le tableau suivant :

Figure 36: Evolution des valeurs analyseurs et laboratoire dans le groupe 3

Ces valeurs ont été traitées pour aboutir à une régression qui est traduit par la courbe de

tendance qui suit :

Figure 37: Courbe de tendance du groupe 3

55,00

60,00

65,00

70,00

75,00

80,00

85,00

90,00

95,00

100,00

105,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21


55,00

65,00

75,00

85,00

95,00

50,00 55,00 60,00 65,00 70,00 75,00 80,00 85,00 90,00 95,00 100,00

Val

eurs

Lab

ora

toir

e (%

H2

)





La courbe traduisant la meilleure régression obtenue, nous regroupons les résultats de

toutes les autres régressions utilisées.

Tableau 24:Résultats des corrélations du groupe 3


corrélation régression choisie autres coefficients

linéaire 0,5908




puissance 0,25629

4. Analyse du traitement par groupe

Le traitement par groupe donne des résultats plus satisfaisants que le traitement de

toutes les données. Les coefficients sont très bons avec un maximum de 0,9770 pour les

groupes 1 et 2, alors que le groupe 3 donne des coefficients de corrélations très bas, le

maximum étant de 0,5629. Il ressort de cela qu’il y a une bonne corrélation entre les valeurs

analyseur et les valeurs laboratoire et que les écarts sont difficilement maitrisable. La figure

ci-après résume l’analyse de ce traitement des données.

Figure 38: Analyse du traitement par groupes

0,9729

0,7508

0,5790

0,9770

0,7634

0,5908

0,9764

0,7521

0,5743

0,9751

0,7410

0,5629

0,0000

0,1000

0,2000

0,3000

0,4000

0,5000

0,6000

0,7000

0,8000

0,9000

1,0000

groupe 1 groupe 2 groupe 3

Co

effi

cien

t d

e co

rrél

atio

n (

R)

exponentielle linéaire logarithmique puissance



V. Traitement par données par changement de la référence

analyseur

Dans cette méthode il s’agit de générer la valeur corrélée en simulant le processus de

l’analyseur : on effectue dans un premier temps une corrélation entre la valeur analyseur et la

conductivité du gaz, puis on corrige cette conductivité par la valeur moyenne référence de la

conductivité qui est calculé à partir des pourcentages des hydrocarbures gazeux (impuretés) ;

la conductivité corrigée obtenue est donc convertie en pureté ce qui nous donne la valeur

corrélée de l’analyseur. Cette méthode inclue la division en groupe et fait une synthèse en

utilisant les meilleures corrélations possibles pour chaque groupe. Les formules suivantes

permettent d’obtenir la valeur corrélée :

- pour les valeurs du groupe 1 : 𝐶𝑜𝑛𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡é = 0,0014 × 𝐴𝑛𝑎𝑙𝑦𝑠𝑒𝑢𝑟 + 0,0311 ;

- pour les valeurs du groupe 2 : 𝐶𝑜𝑛𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡é = 0,0007 × 𝐴𝑛𝑎𝑙𝑦𝑠𝑒𝑢𝑟 + 0,0890 ;

- pour les valeurs du groupe 3 : 𝐶𝑜𝑛𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡é = 0,0005 × 𝐴𝑛𝑎𝑙𝑦𝑠𝑒𝑢𝑟 + 0,0999.

La formule pour obtenir la conductivité de référence dépend des concentrations des gaz

dits impuretés ; elle s’énonce de la manière suivante :

𝐶𝑅 =∑ %𝐺𝑖 × 𝑐𝑜𝑛𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡é 𝑑𝑒 𝐺𝑖

100

Avec : CR, conductivité de référence ; %Gi, pourcentage du gaz i dans le gaz de

recycle ;

On obtient donc la pureté en hydrogène par cette dernière formule :

%𝐻2 = (𝐶𝑜𝑛𝑑𝑢𝑐𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡é − 𝐶𝑅)

0,1684) × 100

Avec : %H2, la pureté de l’hydrogène dans le gaz de recycle et 0,1684 la conductivité

thermique de l’hydrogène.

Le tableau suivant résume les résultats de tous les calculs effectués :

Tableau 25: Traitement des données par calcul de la réference

Analyseur Conductivité Conductivité - CR %H2 Laboratoire Test de compatibilité

84,84 0,1439 0,1390 82,57 80,00 Very Good

87,60 0,1502 0,1454 86,33 86,00 Very Good

94,73 0,1487 0,1438 85,42 83,61 Very Good



99,99 0,1512 0,1464 86,93 86,19 Very Good

96,41 0,1526 0,1478 87,76 91,77 Just Good

82,31 0,1433 0,1385 82,26 79,00 Just Good

86,63 0,1462 0,1414 83,94 79,54 Just Good

72,57 0,1369 0,1321 78,45 80,68 Very Good

68,03 0,1340 0,1291 76,68 75,00 Very Good

85,48 0,1442 0,1393 82,75 72,21 Bad

76,99 0,1358 0,1310 77,77 74,13 Just Good

82,96 0,1439 0,1391 82,58 82,14 Very Good

68,07 0,1340 0,1292 76,70 75,02 Very Good

84,12 0,1445 0,1397 82,96 72,23 Bad

66,48 0,1329 0,1281 76,08 74,44 Very Good

77,00 0,1348 0,1300 77,21 83,00 Just Good

99,99 0,1550 0,1501 89,15 92,00 Very Good

99,44 0,1546 0,1498 88,94 92,44 Just Good

89,43 0,1527 0,1479 87,81 87,61 Very Good

96,96 0,1498 0,1449 86,06 85,80 Very Good

99,99 0,1550 0,1501 89,15 94,13 Just Good

63,31 0,1334 0,1286 76,36 75,80 Very Good

74,02 0,1317 0,1269 75,36 72,15 Just Good

80,14 0,1419 0,1371 81,41 71,25 Bad

99,44 0,1510 0,1461 86,77 82,97 Just Good

94,05 0,1483 0,1435 85,22 80,24 Just Good

99,99 0,1512 0,1464 86,93 85,00 Very Good

97,51 0,1533 0,1485 88,19 87,73 Very Good

75,88 0,1391 0,1343 79,75 83,77 Just Good

75,40 0,1336 0,1288 76,48 76,36 Very Good

77,22 0,1400 0,1352 80,27 80,66 Very Good

86,73 0,1462 0,1414 83,98 82,65 Very Good

69,83 0,1352 0,1303 77,39 78,35 Very Good

80,42 0,1417 0,1369 81,29 80,25 Very Good

66,53 0,1330 0,1282 76,10 75,12 Very Good

69,96 0,1262 0,1214 72,09 70,86 Very Good

99,99 0,1671 0,1622 96,33 99,57 Just Good

68,15 0,1358 0,1309 77,76 78,68 Very Good

72,25 0,1367 0,1319 78,33 68,32 Bad

66,66 0,1351 0,1302 77,33 78,33 Very Good

74,55 0,1382 0,1334 79,23 78,00 Very Good

99,99 0,1512 0,1464 86,93 89,59 Very Good

88,36 0,1473 0,1425 84,62 84,32 Very Good

81,48 0,1419 0,1371 81,39 81,19 Very Good

99,99 0,1550 0,1501 89,15 92,78 Just Good

91,12 0,1491 0,1443 85,69 82,50 Just Good

83,74 0,1450 0,1401 83,22 86,38 Just Good

95,28 0,1607 0,1558 92,53 94,00 Very Good



82,99 0,1438 0,1390 82,52 87,80 Just Good

87,48 0,1467 0,1419 84,27 82,99 Very Good

76,70 0,1354 0,1306 77,53 79,20 Very Good

91,98 0,1473 0,1425 84,62 74,06 Bad

55,54 0,1297 0,1248 74,12 76,35 Very Good

68,62 0,1360 0,1312 77,89 80,00 Very Good

87,25 0,1466 0,1418 84,18 82,03 Very Good

70,46 0,1369 0,1321 78,42 83,50 Just Good

73,09 0,1373 0,1325 78,66 82,43 Just Good

99,99 0,1550 0,1501 89,15 95,06 Just Good

99,48 0,1510 0,1461 86,78 85,23 Very Good

76,73 0,1397 0,1349 80,08 83,76 Just Good

100,00 0,1512 0,1464 86,93 86,03 Very Good

91,67 0,1495 0,1447 85,91 84,01 Very Good

72,89 0,1372 0,1323 78,58 80,70 Very Good

67,80 0,1356 0,1308 77,66 82,07 Just Good

80,99 0,1425 0,1377 81,74 86,59 Just Good

92,13 0,1498 0,1450 86,09 85,87 Very Good

88,67 0,1475 0,1427 84,74 82,09 Very Good

86,36 0,1460 0,1412 83,84 82,18 Very Good

83,14 0,1442 0,1393 82,73 85,82 Just Good

73,09 0,1373 0,1325 78,66 82,56 Just Good

76,80 0,1397 0,1349 80,11 85,51 Just Good

89,51 0,1528 0,1480 87,87 88,95 Very Good

NB : les termes en anglais ramène à :

- Very good : écart inférieur à 3% ;

- Just good : écart compris entre 3 et 6% ;

- Quite good : écart compris entre 6 et 10% ;

- Bad : écart supérieur à 10%.

VI. Logiciel SIR Analyseur-Hydrogène

Ce logiciel vient pour répondre au souci de correction des valeurs analyseur. Il permet

d’intégrer les formules de corrélation trouvées pour calculer la valeur réelle de la pureté. Il

évite ainsi avec une interface agréable de faire des calculs assez complexes. Il est munit de

plusieurs pages :



1. La page d’accueil

Elle est la première page à s’ouvrir lorsqu’on lance l’application. Elle a en son sein une

barre de menu déroulante qui est composée de :

- de l’onglet « Commencer » : qui est lui-même composé de deux sous-onglets

à savoir « calcul de l’écart » et de l’onglet « calcul de la valeur corriger » ;

- de l’onglet « à propos de » : il s’agit pour cet onglet d’informer de façon

générale l’utilisateur sur l’application et pour cela est composé de trois sous-

onglets à savoir « logiciel », « son objectif » et « concepteur » ;

- l’onglet « aide » : qui permet d’accéder à l’aide sur l’utilisation de

l’application ;

- l’onglet « quitter » : qui permet de quitter l’application.

2. La page « Calcul de l’écart »

Cette page permet de définir l’écart entre les valeurs analyseur et les valeurs Laboratoire

qui permet de calibrer le calcul de la valeur corrigée de l’analyseur. Elle permet aussi de

calculer la conductivité référence.

3. La page « Calcul de la valeur corrigée »

C’est cette page qui résout de façon concrète le problème qui nous est soumis. Elle

permet de calculer la valeur corrigée en entrant la valeur analyseur.

4. La page « logiciel »

Cette page explique de façon succincte le logiciel utilisé.

5. La page « son objectif »

Cette page explique l’objectif, le but pour lequel ce logiciel a été développé.

6. La page « son concepteur »

Cette page parle du concepteur du logiciel et donne ces contacts.

7. La page « aide »

Cette page permet d’obtenir de l’aide à l’utilisation de l’application selon la page où

l’on se trouve et selon ce dont on a besoin.



VII. Synthèse des analyses

En résumé, nous pouvons dire qu’il existe effectivement une corrélation entre les

valeurs analyseur et les valeurs laboratoire. Cependant, l’analyse par groupe nous a montré

que les écarts qui naissaient sont très difficiles à corréler. On peut donc retenir que la

meilleure approche pour corriger la valeur analyseur par la valeur laboratoire reste le

traitement des données par changement de la référence analyseur. Cette méthode approche la

valeur laboratoire d’un coefficient de corrélation globale de 0,7838. La figure suivante résume

bien le travail de fiabilisation réalisée.

Le groupe de données à rectifier est le groupe 3. La figure ci-après nous renseigne sur la

rectification de l’écart de ce groupe.

L’écart toléré est de 6%, et la corrélation n’est valable que pour des valeurs de

l’analyseur comprises entre 75 et 90%. Les raisons sont les suivantes :

- au-dessus de 90% la conductivité du gaz de recycle tend vers celle de l’hydrogène

pur ce qui fait que l’insertion des gaz dits « impurs » fausse l’approximation ;

- au-dessous de 75% le gaz de recycle contient plus d’impureté que le prévoit la

référence ce qui fausse aussi le calcul.



Figure 39: Courbes de comparaison des valeurs analyseurs et laboratoire du groupe 3 avant correction

55,00

60,00

65,00

70,00

75,00

80,00

85,00

90,00

95,00

100,00

105,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21




Figure 40: Courbes des valeurs analyseurs et laboratoire du groupe 3 après correction

70,00

72,00

74,00

76,00

78,00

80,00

82,00

84,00

86,00

88,00

90,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

Correction Laboratoire



Le logiciel SIR Analyseur-Hydrogène utilisera donc ces trois corrélations en fonction de

la valeur analyseur et la valeur laboratoire ; une vérification hebdomadaire sera donc

indispensable pour mettre à jour la référence de l’analyseur (conductivité) et donc utiliser la

bonne corrélation.



Chapitre 2: Perspectives et recommandations

Dans ce chapitre nous exposerons des solutions et des actions qui nous mènerons vers

l’éradication de la différence entre les valeurs analyseurs et celles du laboratoire.

I. Perspectives

Nous recommandons premièrement le suivi de l’analyseur par un ajustage régulier. En

effet, l’analyseur doit faire l’objet d’un ajustage : c’est un processus qui consiste à faire passer

des gaz dont on connait la pureté et d’ajuster la mesure de l’analyseur grâce à eux. Un

ajustage bihebdomadaire est envisageable pour maintenir la justesse des résultats de

l’appareil.

Comme deuxième perspective, nous voyons aussi une vérification de la valeur référence

du gaz de référence pour que celle-ci soit toujours en adéquation avec le gaz procédé qui

circule.

Au niveau de la référence de l’analyseur à conductivité thermique, nous avons recensé

un problème qui mérite d’être réglé: la variation de la référence. Cette référence étant fonction

des impuretés et que celle-ci varie au cours du cycle du catalyseur, il est important de lier

cette référence avec la composition des impuretés du gaz de recycle, pour pouvoir avoir à tout

moment la référence idéale ce qui nous permettra de recueillir la valeur vraie au niveau de la

salle de contrôle. Il s’agira donc de trouver une composition moyenne des impuretés, de

calculer la conductivité de ces impuretés et de l’imputer à la référence.

Une perspective peut être aussi donnée concernant même l’échantillonnage au niveau

du laboratoire. L’analyseur effectuant l’analyse en continue, il serait intéressant de revoir

l’échantillonnage. En effet, l’analyse en laboratoire nécessite un échantillonnage qui doit

rendre compte de la valeur qui est obtenue au niveau de l’analyseur. Il serait judicieux de :

soit prélever et regarder l’heure de prélèvement, soit de prélever plusieurs échantillon dans un

laps de temps (15 à 30 minutes avec un écart de 5 minutes entre les prises d’échantillon).

Enfin, il revient de rectifier l’affichage du résultat au niveau du site, puisque nous avons

notifié que la valeur affichée au niveau du site subissait un décalage avec la valeur en salle de

contrôle SNCC. Dans les figures suivantes nous avons recensé ces différences et apporté une

rectification de celles-ci



Figure 41: Evolution des valeurs site, SNCC et des prévisions

Figure 42: Courbe de tendance de la régression entre les valeurs sur site et SNCC

II. Recommandations

Il ressort de notre étude que la différence entre les valeurs analyseur et les valeurs

laboratoire est fondamentalement due à la différence même de méthode d’analyse. Il revient

que pour une meilleure concordance des valeurs et un bon suivi du procédé, il serait

intéressant de remplacer l’analyseur à conductivité thermique par un chromatographe en

ligne. Cet appareil existant déjà à la SIR, il est utilisé pour connaitre la composition en ligne

du gaz de tête au niveau d’une colonne de distillation. Il serait donc intéressant de lier le

circuit de cet appareil à celui de l’analyseur d’hydrogène ce qui permettra non seulement de

fiabiliser la valeur de la pureté car la méthode chromatographique étant plus efficace ; mais

70,00

75,00

80,00

85,00

90,00

95,00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35

Site SNCC Prévision

y = 1,2543x - 10,595R² = 0,991

78,00

80,00

82,00

84,00

86,00

88,00

90,00

92,00

94,00

72,00 74,00 76,00 78,00 80,00 82,00

Val

eu

r an

alys

eu

r SN

CC

(%

H2

)

Valeurs analyseur Site (%H2)

SNCC Linéaire (SNCC)



aussi de connaitre la composition des impuretés ce qui nous renseigne sur la performance du

catalyseur du reformeur.

Ce changement, bien sûr, implique une série de changement important au niveau de la

colonne comme le calcul du temps de rétention des différents corps qui sont susceptibles

d’être présents dans le gaz ; l’efficacité de la colonne du chromatographe et l’ajustage du

débit de la phase mobile et bien d’autres paramètres.

Il convient donc de spécifier le domaine d’application des différentes recommandations.

1. Au laboratoire

Les recommandations qui sont proposées concernent plus le matériel, la méthode en

elle-même étant certifiée. Elles sont donc de plusieurs niveaux :

- Au niveau du matériel de prélèvement : les ballons et les seringues doivent

faire l’objet de vérification d’étanchéité pour éliminer tout risque de

contamination du gaz prélevé ;

- Ajustage ou étalonnage hebdomadaire du chromatogramme : l’appareil doit

subir des étalonnages en passant les gaz étalons pour insérer les temps de

retentions des composés standards ;

- Régénération bi hebdomadaire de la colonne du chromatogramme qui

permettra de conserver plus longtemps des valeurs fixes de temps de

rétention.

2. À l’analyseur

L’analyseur en ligne est un appareil qui est statique dans son fonctionnement c’est-à-

dire que lorsqu’il est mis en marche, il ne nécessite pas de maintenance particulière.

Néanmoins, certains aspects de son fonctionnement sont à vérifier. C’est le cas de l’ajustage

dont il est l’objet. Il s’agira ici de réaliser cet ajustage dans une période d’attente n’excédant

pas deux semaines. Les gaz de pureté 50% et 100% (99,99%) en H2 seront préférés car

rendant compte de la plage de pureté de gaz qui passe dans le procédé. Comme dernière

suggestion, elle concerne les gaz utilisés pour l’ajustage : il serait beaucoup plus intéressant

de faire passer des gaz reflétant le gaz du procédé c’est-à-dire un mélange d’hydrogène et

d’hydrocarbures, plutôt que le mélange habituel d’azote et d’hydrogène. Cela reflètera mieux

le phénomène physique qui s’y passe pendant la mesure et l’ajustage tirera plus vers la vérité.



Conclusion

La fiabilisation d’un appareil est un processus dans lequel l’objectif premier est

l’obtention de la mesure vraie par cet appareil. C’est ce que nous nous sommes attelés à

réaliser en faisant d’abord un point sur les grands éléments qui entourent le phénomène

mesuré à savoir la pureté du gaz de recycle, d’approfondir les notions métrologique pour

mieux aborder la fiabilisation.

Plusieurs méthodes statistiques ont été utilisées pour parvenir à cette corrélation qui

utilise aussi bien la régression linéaire que les formules standards de la physique de calcul de

conductivité thermique. Les données ont été donc séparées en trois groupes selon les écarts

qu’il y avait entre la cible et la valeur analyseur. La solution est donc venue de l’analyse de

ces données en groupe en introduisant la notion de conductivité référence, ce qui nous donne

une valeur corrélée proche de la valeur cible. Cependant, compte tenu du fait de l’utilisation

d’une méthode statistique, l’écart moyen toléré (EMT) qui est de 3% a été revu à 6%.

La fiabilisation de cet analyseur doit continuer par un entretien préventif régulier

(étalonnage par un gaz complexe). Il serait donc intéressant de lier ces écarts aux différents

changements de paramètres dans le process du reformeur catalytique qui a un effet non

négligeable sur la qualité du gaz de recycle et donc sur le fonctionnement de l’analyseur en

ligne.


i KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

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BOWLEY , A. L. (1929, Juin 5). Elements of Statistics. Londres: Suret et G. Lutfalla.

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INSTRUMENT.

TOUZET, C. (1992). Les réseaux de neurones artificiels. Nimes.

TRANCHANT, J. (1996). Chromatographie en phase gazeuse. Paris: Techniques de

l'Ingénieur.

Université de Montréal. (2013, Mai 29). Université de Montréal. Récupéré sur

Université de Montréal: http://biol09.biol.umontreal.ca/BIO2042/Regr_mult.pdf

Wikipedia. (2013, Avril 1). Reformage catalytique. Récupéré sur Wikipedia:

http://fr.wikipedia.org/w/index.php?oldid=89861757

WUITHUER, P. (1972). Le pétrole, raffinage et génie chimique (éd. 2e). Paris:

CEDEX.


ii KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Annexes

Annexe 1 : Check list Laboratoire (1)

Check list de mise sous tension des chromatographes 11QI1063 / 11QI0162

Avant toute analyse :

1- Ouvrir le gaz air grade zéro dans la grille

2- Mettre l’interrupteur du GC sur la position 1

3- Double-cliquer sur l’icône galaxie du bureau puis renseigner galaxie

workstation connexion :

- User identification : ma

- Password : 1951

4- Allumer la flamme du GC :

- Appuyer detector sur le GC

- Choisir (2) FID milieu

- Faire enter

- Appuyer le bouton allumer

- Faire les analyses en suivant la check list N° DOC lab : 603.

A la fin de l’analyse, mettre l’interrupteur de GC sur la position 0 et fermer le gaz air

grade dans la grille.

NB : pour le 11QI0162 utiliser les points 1 jusqu’à 3.


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Annexe 2 : Check list Laboratoire (2)

Check list chromatographie en phase gazeuse

Détermination de la teneur en :

Gaz permanent : H2S, O2, N2, CO2, CO

Hydrocarbures : C à C6+

Hydrogène

1/ Verifier :

- Les pressions des différents gaz N2 ≥ 5,3 bars ; H2 ≥ 2,6 bars ; Air ≥ 4 bar.

2/ Mettre l’interrupteur du GC sur la position 1, allumez l’unité centrale, puis le

moniteur.

3/ Double cliquer sur l’icône Galaxie du bureau puis renseignez Galaxie Workstation

Connection.

- User identification : ex ma

- Password ex : 1951

4/ File/Open/Open method/choisir la méthode (en cliquant sur la méthode) :

- Permanent gases method pour déterminer pour déterminer les gaz

permanents

- 101862-H2. METH pour déterminer H2

- 101862 LHA. METH pour déterminer les hydrocarbures.

5/ Cliquez sur la case systems (en bas à gauche de l’écran)

Cocher la case □ System_1

6/ Cliquez sur By Type/cochez les cases

□ Chromatogram □ Status

Attendre que le voyant ready du GC s’allume (couleur orange)

- Contrôler l’allumage du FID


iv KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

7/ Cliquer sur Acquisition/Quick Start

Renseignez Methd name (sélectionnez la même méthode que précédemment) OK

La boite de dialogue Manuel injection apparait. Renseignez-la comme suit :

File prefix : nom de l’échantillon

Run identification : n°2 + n°starlims

Appuyer sur start :

- Attendre que le voyant du GC passe du NOT ready (Rouge) à ready (orange)

- Appuyez le bouton START du GC (en haut)

- Injecter l’échantillon dans l’orifice « Gas in sample » pendant 0,80 min.

8/ APRES ANALYSE, RECUPERER LE CHROMATOGRAMME

File/Open/Open chromatogramm/Open

File/Print (pour imprimer).


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Annexe 3 : Photo de l’analyseur à conductivité thermique


vi KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Annexe 4 : Photo du chromatographe du laboratoire pour

H2


vii KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Annexe 5 : Photo du chromatographe du laboratoire pour

les hydrocarbures


viii KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Annexe 6 : Schéma du circuit de reformage catalytique


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x KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Annexes 7 : Données de travail

Date Analyseur Laboratoire

15/02/2010 84,84 80,22

19/04/2010 87,60 86,00

20/04/2010 94,73 83,61

21/04/2010 99,99 86,19

03/05/2010 96,41 91,77

07/05/2010 82,31 79,00

18/05/2010 86,63 79,54

19/05/2010 72,57 80,68

28/05/2010 68,03 75,00

29/05/2010 85,48 72,21

31/05/2010 76,99 74,13

05/06/2010 82,96 82,14

06/06/2010 68,07 75,02

08/06/2010 84,12 72,23

12/06/2010 66,48 74,44

18/06/2010 66,23 78,51

23/06/2010 99,99 92,00

24/06/2010 99,44 92,44

30/06/2010 89,43 87,61

12/07/2010 96,96 85,80

15/07/2010 99,99 94,13

06/08/2010 63,31 75,80

11/08/2010 74,02 72,15

18/08/2010 80,14 71,25

11/09/2010 99,44 82,97

15/09/2010 94,05 80,24

28/09/2010 99,99 85,00

04/10/2010 97,51 87,73

27/10/2010 75,88 83,77

02/11/2010 75,40 76,36

08/11/2010 77,22 80,66

18/11/2010 86,73 82,65

07/12/2010 69,83 78,35

29/12/2010 80,42 80,25

19/01/2011 66,53 75,12

11/02/2011 69,96 70,86

07/05/2011 99,99 99,57

12/05/2011 68,15 78,68

13/05/2011 72,25 68,32

24/05/2011 66,66 78,33

30/05/2011 74,55 78,00

09/06/2011 99,99 89,59


xi KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

11/07/2011 88,36 84,32

21/07/2011 81,48 81,19

22/07/2011 99,99 92,78

01/08/2011 91,12 82,50

03/08/2011 83,74 86,38

01/09/2011 95,28 94,00

09/09/2011 82,99 87,80

21/09/2011 87,48 82,99

26/09/2011 76,70 79,20

28/09/2011 91,98 74,06

07/10/2011 55,54 76,35

16/11/2011 68,62 80,00

23/11/2011 87,25 82,03

30/11/2011 70,46 83,50

19/12/2011 73,09 82,43

12/03/2012 99,99 95,06

10/04/2012 99,48 85,23

28/04/2012 76,73 83,76

05/05/2012 100,00 86,03

10/05/2012 91,67 84,01

21/05/2012 72,89 80,70

28/07/2012 67,80 82,07

01/08/2012 80,99 86,59

22/08/2012 92,13 85,87

12/09/2012 88,67 82,09

12/11/2012 86,36 82,18

03/12/2012 83,14 85,82

19/12/2012 73,09 82,56

03/01/2013 76,80 85,51

29/03/2013 89,51 88,95


xii KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Annexe 8 : Données séparées en groupes

Tableau 26: Données du groupe 1


76,99 74,13

74,02 72,15

89,43 87,61

87,60 86,00

95,28 94,00

82,96 82,14

89,51 88,95

99,99 99,57

81,48 81,19

69,96 70,86

75,40 76,36

76,70 79,20

83,74 86,38

83,14 85,82



97,51 87,73

84,12 72,23

91,12 82,50

99,99 92,00

91,67 84,01

99,99 92,78

86,63 79,54

99,44 92,44

80,14 71,25

88,67 82,09

92,13 85,87

99,99 94,13

87,25 82,03

99,99 95,06

96,41 91,77

87,48 82,99

86,36 82,18

86,73 82,65

88,36 84,32

72,25 68,32

82,31 79,00


xiii KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

77,22 80,66

74,55 78,00

82,99 87,80

80,99 86,59

68,07 75,02

68,03 75,00

76,73 83,76

72,89 80,70

75,88 83,77

66,48 74,44

72,57 80,68

69,83 78,35

66,53 75,12

76,80 85,51

73,09 82,43

73,09 82,56



84,84 80,22

99,44 82,97

99,99 85,00

91,98 74,06

99,48 85,23

100,00 86,03

94,05 80,24

99,99 86,19

80,42 80,25

85,48 72,21

96,96 85,80

94,73 83,61

99,99 89,59

68,15 78,68

68,62 80,00

66,66 78,33

63,31 75,80

70,46 83,50

67,80 82,07

55,54 76,35

66,23 78,51


xiv KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Glossaire

A

Alkylation réaction chimique constituée du transfert d'un groupement alkyle d'une

molécule organique à une autre

C

Catalyseur

Substance qui augmente la vitesse d'une réaction chimique sans paraître participer à cette réaction.

Élément qui provoque une réaction par sa seule présence ou par son intervention.

Craquage opération qui consiste à casser une molécule organique complexe en

éléments plus petits, notamment des alcanes, des alcènes, des aldéhydes et des cétones

D

Deméthanation procédé qui permet de retirer le méthane

Déminéralisation Élimination des matières minérales dissoutes dans une eau.

Deshydrocyclisation c'est la réaction qui transforme un alcane en un alcène cyclique

Déshydrogénation fait de déshydrogéner, d'enlever un ou plusieurs atomes d'hydrogène à un

corps, à une molécule

Dismutation

réaction d'oxydo-réduction dans laquelle une espèce chimique joue à la fois le rôle d'oxydant et de réducteur. Ce qui signifie qu'un atome ou groupe

fonctionnel, initialement présent à un seul degré d'oxydation se trouvera, après la réaction, sous forme de deux espèces de degrés d'oxydation

différents.

Distillateur appareil servant à produire une distillation

E

Eluer Balayer avec un fluide (éluant) des espèces chimiques variées que l'on

souhaite faire migrer de manière à les séparer

G

Gasoil Liquide pétrolier jaune clair, légèrement visqueux, utilisé comme carburant

et comme combustible. C'est un carburant pour moteur Diesel.

H

Hydrocraquage consiste à hydrogéner les molécules insaturées à l'aide d'hydrogène et en

présence d'un catalyseur.


xv KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Hydrodénitration procédé qui permet de retirer le substituant nitré d'un composant

Hydrodésalkylation Réaction qui permet d'enlever à un hydrocarbure aromatique ou

paraffinique, un radical oléfine ou alkyle, généralement le radical méthyle CH3

Hydrodésulfuration procédé utilisé dans le raffinage du pétrole pour enlever le soufre contenu

dans les fractions moyennes de type kérosène, gazole léger ou gazole moyen

Hydroskimming raffinerie équipée d'une distillation atmosphérique, de reformage de

naphta et de procédés de traitement nécessaires

Hydrotraitement

procédé utilisé en raffinage du pétrole et qui a pour but d'enlever le soufre contenu dans les fractions légères telles que le naphta léger, le naphta

lourd et le naphta total. L'enlèvement du soufre se fait en présence d'hydrogène

Hypodermique Qui se fait sous la peau, sous-cutané.

I

indice d'octane

nombre d'une échelle conventionnelle, entre 0 et 100, exprimant la résistance à la détonation des carburants utilisés dans les moteurs à

allumage commandé. (Plus l'indice est élevé, plus le carburant est réfractaire à la détonation. Cette caractéristique détermine les qualités de

combustion d'un carburant et ses conditions optimales d'utilisation.)

Ionisation action qui consiste à enlever ou ajouter des charges à un atome ou une

molécule

Isomérisation Transformation d'un composé chimique en composé isomère.

Isoparaffines paraffines ramifiés

J

Jet A1

carburant à base de kérosène. En aviation civile, il est le type le plus répandu et, est défini par la norme internationale AFQRJOS (Aviation Fuel

Quality Requirements for Jointly Operated Systems), et gèle au maximum à -47 °C

K

Kérosène mélange d'hydrocarbures contenant des alcanes de formule chimique

allant de C10H22 à C14H30

P

Paraffines

Synonyme de alcane; Mélange d'alcanes naturel ou résiduel de la distillation du pétrole.

Point d'ébullition température la plus élevée que peut atteindre un corps avant de

s'évaporer, sous forme gazeuse, librement, se nomme le point d'ébullition

Point d'écoulement température la plus basse à laquelle un produit pétrolier peut encore

couler lorsqu’il est refroidi dans des conditions prescrites.


xvi KONE Kouwelton Patrick Franck Olivier, Mémoire de Fin de Cycle Ingénieur Génie Chimique option Pétrole

Point éclair

température la plus basse à laquelle un corps combustible émet suffisamment de vapeurs pour former, avec l’air ambiant, un mélange

gazeux qui s’enflamme sous l’effet d’une source d’énergie calorifique telle qu’une flamme pilote, mais pas suffisamment pour que la combustion

s’entretienne d’elle-même (pour ceci, il faut atteindre le point d'inflammation)

R

Réacteur enceinte ou récipient apte à la réalisation et l'optimisation de réactions

chimiques et généralement de procédés de transformation de la matière (génie des procédés)

Reformage catalytique procédé de raffinage qui modifie, par conversion chimique, l'indice

d'octane d'une essence pour moteur à allumage commandé

Reformat Essence dont l'indice d'octane a été amélioré par reformage

Reformeur Installation de raffinage pour le traitement continu des essences par

reformage

Réfractaire Matériau ou substance qui résiste à la chaleur.

T

Thermocouple

couples de matériaux dont l'effet Seebeck - phénomène physique, présent dans certains matériaux, qui lie le flux de chaleur qui les traverse au

courant électrique - qui les parcourt est utilisé pour la mesure de température

Thermostat système permettant de maintenir un appareil à une température

relativement stable

Traçabilité

situation où l'on dispose de l'information nécessaire et suffisante pour connaitre (éventuellement de façon rétrospective) la composition d'un matériau ou d'un produit tout au long de sa chaîne de production et de

distribution

V

Viscosité résistance à l'écoulement uniforme et sans turbulence se produisant dans

la masse d'une matière

Rapport de Stage de KONE

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