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EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 SYMPHOS 2013 Potentiels de développement et dusage des SNCC dans les Unités de Fabrication dAcide Phosphorique.

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1 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 SYMPHOS 2013 Potentiels de développement et dusage des SNCC dans les Unités de Fabrication dAcide Phosphorique et des Fertilisants Expérience de OCP Jorf Lasfar Par: EHLAL Mounsif & EL ASRI Said OCP JORF LASFAR MAROC SYMPHOS Mai 2013

2 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 SITE DE OCP JORF LASFAR MAROC JORF LASFAR EL JADIDA MAROC

3 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 SITE DE OCP JORF LASFAR MAROC MAROC PHOSPHORE IMACID PAKISTAN MAROC PHOSPHORE PORT BUNGUE MAROC PHOSPHORE Les ODI

4 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 DCS à OCP Jorf LASFAR OCP Jorf Lasfar a débuté la production en 1986 pour la Fabrication dAcide Phosphorique et des Fertilisants Centrales Thermiques, Unités: Sulfuriques, Acide Phosphorique, Concentration Acide Phosphorique, Fertilisants, Ammoniac, Stockages Phosphate, Manutention Produits Intermédiaires et Finis… Début des années 90, introduction des Automates Programmables En 1996 mise en place du 1 er DCS Actuellement presque toutes les unités de la plate forme sont dotées de DCS ou Automate Programmable Personnel bien formé et contribue au développement des applications basées sur les systèmes DCS ou Automates Programmables Besoin en traitement des données dune manière numériques saccentue Besoin dutiliser des nouvelles fonctionnalités et dintroduire des nouvelles technologies pour loptimisation, la maîtrise, le rendement, la disponibilité, la fiabilité,….

5 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EXEMPLE DÉVOLUTION DES E/S DES DCS DANS UNE UNITÉ PHOSPHORIQUE À JORF LASFAR Cas: MAROC PHOSPHORE

6 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 SYNOPTIQUE UNITÉ PHOSPHORIQUE OCP JORF LASFAR Cas: MAROC PHOSPHORE

7 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 ARCHITECTURE ADOPTÉE DANS LES UNITÉS PHOSPHORIQUES E/S Stations Opérateurs Avec Archivage Intégré Fibre optique Vers Autres Salles de Contrôle et DCS Station Ingénieur Cartes dE/S et Contrôleurs Stations Maintenance à Distance Station Application

8 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 ARCHITECTURE DISTRIBUÉE DUN DCS DATA HIGHWAY

9 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 ARCHITECTURE CLIENT SERVEUR DUN AUTOMATE PROGRAMMABLE Redundant Servers Supervision (HMI) PLC/Controller

10 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 DIFFÉRENCE ENTRE DCS ET AUTOMATE PROGRAMMABLE

11 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 DIFFÉRENCE ENTRE DCS ET AUTOMATE PROGRAMMABLE CARACTÉRISTIQUES AUTOMATE PROGRAMMABLE DCS Entrée dans les industriesAnnées 1960À partir de 1975 Replacement de... Relais Electromécaniques Pneumatique & Régulateurs des Boucles simples Type de Régulation Discret- Asservissement TOR (lAutomatisme) Régulation continue (lAutomatique) Applications majeures au début Industries Automobile Raffineries Redondance Backup à froidBackup à chaud Concept dIngénierie Programmation Configuration, Programmation, Développement, … Intervention des Opérateurs Relativement simple et basic Principalement les programmation des Boucles de Régulation Interface Opérateur (synoptique) Graphiques simplesGraphiques sophistiqués Dimension/Capacité LimitéLarge, Extensible,…. Coût dInvestissement $$$$$$ Système OuvertClos (Propriété)

12 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EXPÉRIENCE DE OPC JORF LASFAR DANS LE DOMAINE DES DCS ITEM STANDARDS REQUIS PAR OCP INTÉRÊT ET AVANTAGE Architecture - Architecture Distribuée - Base de Données Unique Communication, transparente, rapide, facile et fiable Carte E/S avec HART Intégré Communication directe avec les instruments intelligents (diagnostic, paramétrage, maintenance,…) Communication, transparente, rapide, facile et fiable Modularité des Cartes E/S Le Nombre de voies par carte sont définies à lavance (8 à 16 voies max) - Maitrise dans les études de détail - Harmonisation technique entre les soumissionnaires - Répartition des Cartes E/S par zones Redondance intrinsèque, native et automatique Redondance complète de tous les nœuds du système et sans nécessité de redémarrage (modules, synoptiques, stations,….) - Plus de fiabilité et de flexibilité - Possibilité de modification (logiciel et matériel) à chaud - Rapidité de basculement Inspection et Contrôle du Système Le système fait son propre auto contrôle et auto surveillance Maîtrise des performances du système

13 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EXPÉRIENCE DE OPC JORF LASFAR DANS LE DOMAINE DES DCS ITEM STANDARDS REQUIS PAR OCP INTÉRÊT ET AVANTAGE Redondance Redondance des Contrôleurs, des alimentations, des Cartes servant des zones névralgiques, des réseaux des communication Plus de fiabilité et de flexibilité Archivage - Archivage longue durée des paramètres de production (Logiques et Analogiques) avec courbes. - Enregistrement des événements - Précision élevée - Analyse des courbes et des tendances de production. - Diagnostic des défauts de maintenance - Aide à la décision Auto détermination des paramètres de régulation Le calcul des paramètres des régulateurs est automatique en mettant au point la marge de fonctionnement optimum - Bonne maîtrise de la marche du procédé - Réglage rapide et sûr surtout en cas de changement des formules de production Contrôle Avancé Commande Adaptative (réseau neurone), Logique Floue, Commande Prédictive - Maîtrise très performante du procédé - Modélisation et simulation du procédé Ouverture et communication du DCS vers lextérieur Utilisation des standards OPC Communication avec les autres systèmes pour léchange des données

14 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 OUVERTURE DU DCS ET SA CONNEXION SUR LE RÉSEAU LOCAL Avant Gestion du Matériel et de lEnergie Contrats Programme de Production Cellule Etude et Amélioration de la Production Comptabilité Assurance Qualité Service Expédition et Chargement de la Production Service Expédition et Chargement de la Production Commande Production Gestion de la Maintenance Contrôle de la Production

15 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 OUVERTURE DU DCS ET SA CONNEXION SUR LE RÉSEAU LOCAL Après Contrats Programme de Production Gestion du Matériel et de lEnergie Cellule Etude et Amélioration de la Production Comptabilité Assurance Qualité Service Expédition et Chargement de la Production Service Expédition et Chargement de la Production Commande Production Gestion de la Maintenance Contrôle de la Production Contrôle de la Production: Interactions en temps réel

16 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 CONTRÔLE AVANCÉ : Introduction Ensemble des techniques et stratégies de contrôle (algorithmes, méthodes de calcul,…) ayant pour objectif dassurer une meilleure maîtrise du procédé pour: Améliorer le rendement de lunité Améliorer la qualité des produits Augmenter la productivité Réduire les coûts énergétiques Sadapter à des variations de productions Maîtriser les phases critiques de conduite Aider à la conduite et au diagnostic du procédé Réaliser des modèles statiques et dynamique du procédé

17 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 CONTRÔLE AVANCÉ: Panorama des solutions Une solution de contrôle avancé sappuie sur Des méthodes de conception Identifications Recueil dexpertise Simulation Une technique de contrôle avancé Régulation à modèle interne Commande Prédictive Logique Floue Réseaux de Neurones Des outils de réalisation Logiciels de simulation Logiciels applicatifs Suite logicielle DCS

18 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 CONTRÔLE AVANCÉ: Commande Prédictive Le régulateur calcule la séquence de commandes qui minimisera les écarts entre la sortie prédite par le modèle du procédé et la sortie désirée fournie par un modèle de référence La commande prédictive intègre des spécifications de contraintes Les outils multi variables sappuient sur des algorithme prédictifs 0 Consigne t Mesure t Commande future Trajectoire estimée (fournie par le modèle de procédé) Trajectoire de référence fournie par le modèle de référence Distance à minimiser

19 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 LOGIQUE FLOUE: Principe Pour chaque variable dentrée/sortie, on définit des fonctions dappartenance. Elles permettent de convertir Les mesures (entrées) en variables floues Les commandes Floues (calculées par le régulateur flou) en commandes (sorties) acceptable par le procédé Le Régulateur logique floue possède trois opérations de bases: La fuzzification Conversion du signal dentrée en valeur logique floue (Quantitatif > Qualitatif) Inférence (Calcul de la commande) La défuzzification (Conversion de la valeur logique floue en signal (Qualitatif > Quantitatif). FUZZY CONVERSION Valeurs absolues en valeurs floues 1 REGLES FLOUES Application des règles floues 2 CONVERSION Calcul de la sortie à partir des valeurs floues 3 Signal d entrée Signal de sortie

20 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 Rule 1 Si le niveau est Bas et le débit Haut, alors la vanne est Fermée. Rule 2 Si le niveau est Haut et le débit Haut, alors la vanne est Ouverte. Rule 3 Si le niveau est Haut et le débit Bas, alors la vanne est Normal. Les règles sont exécutées à chaque cycle. Low High Level Low High Inlet Flow Closed Open Weighted Average or Center of Gravity = Calculated valve position Normal LOGIQUE FLOUE: Principe

21 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 CONTRÔLE AVANCÉ: LES RÉSEAUX NEURONES Commande Adaptative Objectifs Capteurs de mesures virtuels là ou linstrumentation actuelle est incapable de donner une mesure physico chimique en temps réel. Typiquement pour remplacer des analyses effectuées périodiquement en laboratoire.

22 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 CONTRÔLE AVANCÉ: LES RÉSEAUX NEURONES Le Réseau Neurone établi lui même ses règles à partir de situations qui lui sont présentées. Neurone: Processeur qui calcule la somme pondérée des entrées et applique à cette somme une fonction de transfert non-linéaire (sigmöide) Principe de lApprentissage: LApprentissage se fait en comparant lévolution dune variable donnée y à une évolution souhaitée Yref et seffectue en ajustant les poids des liaisons entre Neurones de diverses couches le plus souvent par un algorithme de type rétro-propagation du gradient visant à minimiser la quantité J=(Yref-Y)²

23 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 LES RÉSEAUX NEURONES: MISE EN ŒUVRE Collecte des données Cette opération est essentielle puisque les données procédé sont la seule base pour construire le réseau de neurone. La qualité des données détermine la qualité du modèle. Prétraitement des données Cette opération est nécessaire parce que les données procédé temps réels contiennent, des données en dehors des limites de commande que vous avez fixé, et probablement les données non désirées de différentes sources. Définition des variables et retard Cette opération détermine les variables procédés importantes qui affectent significativement la variable à prédire. Des variables non significatives peuvent dégrader la précision de la prédiction. Apprentissage du réseau Cette opération détermine le nombre de neurones et ajuste le poids des variables basés sur les données dapprentissage. Vérification dun réseau Cette opération vérifie comment le fonctionnement du réseau en comparant la prédiction par rapport aux valeurs actuelles

24 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 LES RÉSEAUX NEURONES: MISE EN ŒUVRE – LAPPRENTISSAGE Lapprentissage consiste à calculer: - les différents coefficients - le nombre de couches cachées nécessaires

25 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 APPLICATION AU PROCÉDÉ DACIDE PHOSPHORIQUE H3PO4 : MESURE DES SULFATES LIBRES Unité Phosphorique JORF LASFAR Les trois principales phases de fabrication comprennent : Le broyage Le broyage : le broyage du phosphate brut a pour but daugmenter la surface dattaque du minerai par lacide sulfurique. Lattaque filtration : Le phosphate broyé est attaqué par lacide sulfurique concentré à 98,5% et lacide phosphorique moyen (18 à 22% de P2O5) en milieux aqueux. Le mélange donne une bouillie. La filtration de cette bouillie consiste à séparer lacide phosphorique 29% P2O5 du phosphogypse via un filtre rotatif. Le produit est ensuite stocké dans des bacs de décantation. La concentration : La fonction de la concentration de lacide phosphorique est de permettre lévaporation de leau pour obtenir un acide titrant 54% de P2O5.

26 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 Le procédé consiste à faire réagir le phosphate avec l'acide sulfurique dans des conditions de température et de concentration en P2O5 tels que le sulfate de calcium précipité sous forme de gypse di-hydrate (CaSO4.2H2O). Phosphate + Acide sulfurique + Eau Acide phosphorique + Gypse. La bouillie est ainsi formée d'une phase solide (gypse) en suspension dans une solution d'acide phosphorique (25 à 27% en poids de P2O5) et d'acide sulfurique (1.5 à 2% en poids) à une température d'environ 80°C. L'attaque est réalisée dans un réacteur LE PROCÉDÉ DACIDE PHOSPHORIQUE H3PO4: LA RÉACTION

27 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 LE PROCÉDÉ DACIDE PHOSPHORIQUE H3PO4: LA FILTRATION L'obtention de l'acide phosphorique nécessite sa séparation du gypse. Cette opération est réalisée sur un filtre rotatif fonctionnant sous vide. La filtration de la bouillie engendre : L'acide phosphorique de production. Le gypse (sous forme de cristaux solides). H2SO4Phosphore Réacteur Acide à 17% GypseAcide à 29%

28 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 Durant la réaction, la mesure en continu des sulfates libres est un défi essentiel à relever. Le rendement du procédé est directement lié à la bonne maîtrise de cette valeur. Rendement Sulfate libre Valeur Optimale Excès de Sulfate => « Cloquage »,sur-consommation de H2S04 Carence de Sulfate => Phosphate non attaqué Résidus (gypse) riches en phosphates non valorisés SO 4 2- LA PROBLÉMATIQUE DU PROCÉDÉ DACIDE PHOSPHORIQUE H3PO4

29 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 Comparatif du fonctionnement avec une mesure continue par rapport à une donnée échantillonnée (1h) 1h 2h 3h 4h 5h 6h 7h 8h Lopérateur ne voit la mesure que de léchantillon précédent il voit donc son procédé avec 1 heure de retard Dans ce cas lopérateur voit Mesure = Consigne : Il ne fait rien alors que la vraie mesure est en dessous de la consigne Dans ce cas, lopérateur voit Mesure différent Consigne : Donc il agit sur le procédé alors que le procédé était à la bonne valeur Consigne LA PROBLÉMATIQUE DU PROCÉDÉ DACIDE PHOSPHORIQUE H3PO4

30 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 LA PROBLÉMATIQUE DU PROCÉDÉ DACIDE PHOSPHORIQUE H3PO4 Retard:1heure Donnant aux opérateurs une vision erronée de létat actuel de leur procédé Mesure Laboratoire Mesure réelle 1h2h3h4h5h6h7h8h Consigne

31 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 Model of Process Control MPC via DCS Model of Process Control MPC via DCS Manipulé Débit Phosphate Débit H 2 SO 4 Débit acide recyclage Température attaque Intensité agitateur Pression Flash Température Flash Intensité Digesteur Température Digesteur Manipulé Débit Phosphate Débit H 2 SO 4 Débit acide recyclage Température attaque Intensité agitateur Pression Flash Température Flash Intensité Digesteur Température Digesteur Perturbation Le Débit de P2O5 à 17%. Perturbation Le Débit de P2O5 à 17%. Contrainte le P2O5, le Sulfate Libre SO4, la Température du réacteur et le Delta de température entre la température du refroidisseur et la température du réacteur. Contrainte le P2O5, le Sulfate Libre SO4, la Température du réacteur et le Delta de température entre la température du refroidisseur et la température du réacteur. AUTRES RÉSEAUX NEURONES: LA SOLUTION ADOPTÉE Contrôlé le ratio H 2 SO 4 /Phosphate-Rock (représentatif du taux de sulfate libre) ; la dépression pour le refroidissement (Cooler Vacuum Pressure). Contrôlé le ratio H 2 SO 4 /Phosphate-Rock (représentatif du taux de sulfate libre) ; la dépression pour le refroidissement (Cooler Vacuum Pressure).

32 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 RÉSEAUX NEURONES: LA SOLUTION ADOPTÉE Les mesures de densité du P 2 O 5 et du sulfate libre SO 4 2- sont obtenues après analyse en laboratoire. Aussi 2 réseaux neurones sont prévus pour inférer ces valeurs de façon continue. Entrées Continues : Débit de Phosphate ; Débit dacide fort à 29% (acide produit) ; Débit dacide moyen à 17% ; Débit dacide sulfurique ; Débit deau de lavage ; Température du réacteur ; Température du refroidisseur (cooler - flash). Entrées Analysées : Densité acide fort 29% ; Densité acide moyen 17% ; Densité acide faible 5% ; Densité acide bouilli.

33 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 LA MISE EN ŒUVRE DU RÉSEAU NEURONES La mise en œuvre nécessite 6 phases successives: 1.Sélection des données influentes 2.Collectes des données 3.Prétraitement manuel des données 4.Apprentissage du réseau (calcul des coefficients par résolution itérative de matrices) 5.Vérification de la précision du réseau 6.Implémentation

34 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 PHASE 1: INVENTAIRE DES VARIABLES INFLUENTES SUR CETTE DONNÉE. Débit Phosphate Débit H 2 SO 4 Débit Acide Recyclé Température Attaque Intensité Agitateur Pression Flash Température Flash Intensité Digesteur Température Digesteur

35 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 PHASE 2: COLLECTE DES DONNÉES ÉCHANTILLONS LABORATOIRE & HISTORIQUES Une campagne de collecte des échantillons laboratoire pour la construction de la base de connaissance de lalgorithme. Les historique doivent être définis avec une période la plus basse possible avec une bande morte relativement faible. Lexpérience montre quun minimum de 4000 points semble nécessaire pour entrainer correctement lalgorithme des Réseaux Neurones DCS Les opérateurs saisissent méticuleusement la valeur laboratoire et lheure de prélèvement de léchantillon (directement dans le système) Dead Band

36 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 PHASE 3: PRÉTRAITEMENT DES DONNÉES

37 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 PHASE 4: APPRENTISSAGE DU RÉSEAU L Apprentissage » du réseau consiste à calculer les différents coefficients de lalgorithme Lorsque un nombre suffisant déchantillons est disponible, on procède à lapprentissage du réseau. Cet apprentissage consiste à calculer lalgorithme interne du réseau. Sil est assez facile de lancer lapprentissage avec les valeurs par défaut, il est nécessaire de faire appel à un spécialiste pour affiner les réglages et obtenir une bonne précision. Lapprentissage terminé, lalgorithme est prêt à être téléchargé pour pouvoir donner aux opérateurs la mesure en continu des sulfates libres

38 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 PHASE 5: PROGRAMMATION DU RÉSEAU DANS LE DCS Le module NN_SO4 est programmé dans une zone de test. Dans la phase de test cet algorithme peut tourner dans la station ingénieur pour ne faire aucune modification de linstallation existante => Cette station doit être continuellement opérationnelle. Dans une installation définitive ce module sera implanté dans le contrôleur pour bénéficier de lautonomie et la redondance.

39 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 PHASE 5: MESURE DE LA PRÉCISION Cette phase consiste à mesurer la précision de la mesure virtuelle avec la mesure laboratoire (Coefficient de Corrélation) Le Réseau Neurones donne à présent une mesure. Pour vérifier que cette mesure soit correcte il est impératif de continuer à relever méticuleusement pendant un mois les valeurs suivantes Date/heure de la prise déchantillon Valeur donnée par le laboratoire Valeur donnée par le réseau de Neurones Ce tableau permet de comparer sous forme graphique (courbe) et mathématique (Corrélation) la précision du réseau de Neurones Un compte rendu est établi pour afficher le résultat final

40 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 PHASE 6: IMPLÉMENTATION Cette phase consiste à proposer des schémas de régulations pour exploiter la puissance de calcul du DCS: Pilotage en automatique lactuelle régulation de rapport par un régulateur MPC Design de lapplication en mode automatique. Implémentation des nouveaux algorithmes et formations opérateurs Bilan et exploitation des résultats obtenus

41 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 EHLAL Mounsif & EL ASRI Said SYMPHOS Mai 2013 SYMPHOS 2013 Merci pour votre attention


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