Prédiction et Optimisation de la production de biogaz par procédé de méthanisation

Abstract

La Méthanisation est l'une des techniques les plus avantageuses pour la fourniture d'énergie durable et l'élimination des déchets. Cependant, la production de biogaz par une telle pratique peut s'avérer très complexe en raison des changements des paramètres d'exploitation, la non linéarité et de la surveillance minutieuse du processus. Face à ces obstructions, les techniques d'intelligence artificiel (IA) tel que les réseaux de neurones artificiel (RNA) et l'algorithme génétique (GA) se révèlent être une solution efficace, Grâce à l'utilisation de vastes ensembles de données et à l'application d'algorithmes avancés, ces techniques offre la possibilité de prédire et d'optimiser la production de biogaz. L'objectif de ce mémoire est de mettre en œuvre les réseaux de neurones artificiels (RNA) pour développer un modèle robuste, rapide et précis, en utilisant une base de données collectée des travaux publiés dans la littérature. Ce modèle a pour finalité de prédire la production de biogaz résultant de la Co-digestion des déchets alimentaires et des balles de maïs, en prenant en compte le rapport de mélange entre le substrat et l'inoculum, ainsi que le temps de digestion. Par la suite, le modèle basé sur les ARN est associé à l'algorithme génétique (AG), qui est un algorithme d'optimisation, dans le but de déterminer la combinaison optimale du rapport l'inoculum/ substrat et du temps de digestion permettant d'atteindre la production maximale de biogaz. Les résultats globaux de ces études révèlent que le modèle basé sur les réseaux de neurones artificiels combinés à l'algorithme génétique (AG-RNA), est un outil robuste et efficace, permettant une meilleure prédiction et optimisation de la production de biogaz. Ces techniques d'intelligence artificielle permettraient aux opérateurs de processus de digestion anaérobie de contrôler, d'évaluer et de prédire les paramètres opérationnels à l'avance, sans compromettre la stabilité du processus pour une production de biogaz améliorée et efficace. Ceci est important pour la sécurité environnementale future et la prospérité économique des systèmes de méthanisation