| Suivi et contrôle de la digestion anaérobie à partir de la SPIR et de la production de biogaz : évaluation des méthodes chimiométriques adaptées (Monitoring and control of anaerobic digestion from NIRS and biogas production : evaluation of adapted chemometric methods) | ||
Awhangbo, Lorraine - (2019-12-19) / Universite de Rennes 1 - Suivi et contrôle de la digestion anaérobie à partir de la SPIR et de la production de biogaz : évaluation des méthodes chimiométriques adaptées Langue : Français, Anglais Directeur de thèse: Béline, Fabrice; Bendoula, Ryad Laboratoire : OPAALE Ecole Doctorale : EGAAL Thématique : Sciences de la vie, biologie, biochimie | ||
Mots-clés : Digestion anaérobie, contrôle, SPIR, chimiométrie, analyses multi-variées, Méthanisation, Spectroscopie infrarouge proche, Chimiométrie, Biogaz, Analyse multivariée Résumé : Le modèle de la méthanisation en France, basé sur la co-digestion de différents co-substrats organiques, nécessite des équipements et un suivi prenant en compte cette spécificité conduisant à une forte variabilité quantitative et qualitative des intrants. La mise au point de nouveaux capteurs pour le suivi en ligne de la méthanisation est donc un élément majeur qui permettra d’accompagner et d’améliorer son développement. Dans ce cadre, la spectroscopie proche infrarouge (SPIR) a été identifiée comme une méthode prometteuse pour le suivi en ligne du procédé. Ainsi, les principaux objectifs de cette thèse sont donc (1) de développer et d’évaluer des capteurs optiques basés sur la SPIR et (2) de développer et d’évaluer les différentes méthodes chimiométriques adaptées au suivi du procédé pour le traitement et l’analyse des données obtenues par les capteurs optiques et plus largement sur l’ensemble des données disponibles. Pour cela, deux approches ont été testées. Une approche de prédiction dans laquelle les méthodes chimiométriques telles que PLS, SO-PLS et SOCovSel ont été testées, principalement à partir des spectres infrarouges issus des expérimentations de codigestion, pour prédire des paramètres spécifiques AGV, AGLC et NH4+ qui sont des indicateurs pertinents de dysfonctionnement dans les installations de digestion anaérobie. Une seconde approche a permis de suivre l’évolution globale du digesteur aussi bien à partir des spectres que des cinétiques de production du biogaz. Les méthodes MSPC basées sur l’ACP (ACP statique et MWPCA) utilisées dans cette seconde approche ont montré de nombreuses potentialités pour la mise en évidence d’alerte précoce de dysfonctionnement dans le suivi de la digestion anaérobie. Résumé (anglais) : In France, anaerobic digestion is based on co-digestion of various organic co-substrates. This induces a significant variability (quantitative and qualitative) of the substrates, thus requiring equipment and monitoring that take such specificities into account. In this context, the development of new sensors for the online monitoring of anaerobic digestion appears as a major contributing factor to the enhancement and development of the process. Near-infraRed spectroscopy (NIRS) has been identified as an interesting method for the online monitoring of the process. Therefore, the main objectives of this thesis are (1) to develop and evaluate optical sensors based on NIRS and (2) to develop and evaluate different chemometric methods suited to the monitoring of the anaerobic digestion process using data produced by the optical sensors and all other available sources of data. To this end, two approaches were tested in this work. A prediction approach in which chemometric methods such as PLS, SO-PLS and SO-CovSel were tested, mainly with infrared spectra acquired from codigestion experiments. This served to predict specific parameters that are identified as relevant indicators of failures in AD plants (i.e. VFA, LCFA and NH4+). A second approach allowed the monitoring of the global fingerprint of the digester, based on the acquired spectra and biogas production rate (BPR) kinetics. The MSPC methods based on PCA used in this second approach (Static PCA and MWPCA) have shown great potential for the detection of early warnings of instabilities in the monitoring of anaerobic digestion. Identifiant : rennes1-ori-wf-1-13123 | ||
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