01/07/2016 - Obtention de pétrole synthétique à partir de biomasse

Menéame

Le groupe de recherche Catalytic Processes for Waste Valorisation de la UPV/EHU Il travaille sur diverses lignes de recherche autour des énergies renouvelables, dont l'une correspond à la production de biohuile ou de pétrole synthétique à partir de la biomasse.

Les chercheurs ont proposé, dans un article publié récemment dans la revue scientifique Fuel, d'utiliser des réseaux neuronaux artificiels pour déterminer la puissance de chaque type de biomasse en utilisant sa composition, car il s'agit d'un matériau très irrégulier.

Obtention de biohuile et de matières premières à partir de la biomasse à l'aide du réacteur breveté par l'UPL/EHU

Dans le domaine de la production d'énergies renouvelables, l'une des principales sources d'énergie et de chaleur est la biomasse: il s'agit de toutes les matières organiques non fossiles, telles que les plantes vivantes, le bois, les déchets provenant de l'agriculture et de l'élevage, les eaux usées, les déchets solides urbains organiques, etc. Dans l'obtention d'énergie à partir de la biomasse, les technologies les plus développées sont les suivantes: pyrolyse (décomposition par chauffage sans oxygène), gazification (réaction avec air, oxygène ou un mélange des deux, et conversion en gaz) et combustion (décomposition par chauffage avec de l'oxygène). L'efficacité et les niveaux d'émission de ces trois procédés changent en fonction de la composition, des caractéristiques de la biomasse, des conditions expérimentales et de l'équipement utilisé.

Des membres du groupe de recherche de l'UPV/EHU Catalytic Processes for Waste Valorisation ont analysé le processus de création d'une raffinerie de biohuile ou de pétrole synthétique de biomasse, en collaboration avec des chercheurs de l'Université de Sao Carlos du Brésil et dans le cadre d'un projet européen. Comme " après, on peut obtenir les mêmes produits que ceux obtenus à partir du pétrole, à la fois de l'hydrogène et de tout autre composé ," explique Martin Olazar, chef de projet et professeur du département de génie chimique. Le réacteur développé et breveté par ce groupe de recherche, le réacteur conique à lit en pompe, est très adapté à ce procédé, car il est adapté pour traiter des matériaux irréguliers et adhérents - la biomasse est un matériau très irrégulier, et il est difficile de la traiter en utilisant les technologies conventionnelles.

Réseaux neuronaux artificiels pour déterminer la puissance thermique brute

Dans la conception du processus d'obtention de biohuile à partir de la biomasse, il faut déterminer certaines variables: quelle température doit être obtenue, comment obtenir cette température, combien de combustible (dans ce cas, combien de biomasse) doit être brûlée, etc. La puissance thermique brute est un paramètre clé dans la détermination de toutes ces données: il s'agit de la chaleur (l'énergie) qui est libérée en brûlant complètement une certaine quantité de carburant. Ce paramètre est essentiel pour l'analyse, la conception et l'amélioration des systèmes de pyrolyse, de gasification et de combustion de la biomasse. Les corrélations existant dans la littérature donnent des résultats très variables, en fonction de chaque type de biomasse et de ses caractéristiques. Les chercheurs du groupe proposent donc d'utiliser des réseaux neuronaux artificiels pour l'estimer; ils ont prouvé à titre expérimental que le système donne de très bons résultats, et ils les ont publiés dans un article récemment publié dans la revue scientifique Fuel.

Les réseaux neuronaux artificiels sont des modèles informatiques basés sur le fonctionnement des réseaux neuronaux biologiques, par lesquels des bases de données d'entrée et de sortie sont reliées. Les chercheurs ont alimenté le système par des données bibliographiques et de leurs propres recherches, et ont constaté qu'ils obtiennent des résultats très fiables et en très peu de temps, par rapport aux corrélations limitées existant dans la littérature. " Ces réseaux neuronaux doivent être constamment nourris, explique Olazar, car les résultats s'améliorent à mesure que des casuistiques plus larges sont introduites." "En procédant à une analyse de composition simple et en introduisant certaines données habituelles dans le système (par exemple, densité et humidité), le réseau neuronal nous fournit le pouvoir thermique brut de la biomasse dont nous disposons - explique-t-il - et nous pouvons ainsi mettre en place plus facilement les calculs nécessaires à notre conception." "C'est l'un des maillons de la chaîne du processus de production de pétrole synthétique sur la base de notre technologie, et c'est un maillon très utile," conclut Olazar.

Renseignements complémentaires

Le groupe de recherche Catalytic Processes for Waste Valorisation de la faculté de science et de technologie de l'UPV/EHU, qui relève du Département de l'ingénierie chimique, est composé de 50 professeurs et chercheurs. Martin Olazar est le chef du sous-groupe Conception et applications de réacteurs renouvelables, docteur et professeur d'ingénierie chimique.

Référence bibliographique

I. Estiati, F. B. Freire, J. T. Freire, R. Aguado, M. Olazar. 'Fitting performance of artificial neural networks and empirical correlations to estimate higher heating values of biomass'. Fuel. vol. 180, 15 September 2016, Pages 377–383. DOI: doi:10.1016/j.fuel.2016.04.051.

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