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Du modèle cinétique au simulateur Sofa

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Présentation au sujet: "Du modèle cinétique au simulateur Sofa"— Transcription de la présentation:

1 Du modèle cinétique au simulateur Sofa
ICBF 2004 Du modèle cinétique au simulateur Sofa Validation du modèle cinétique Échelle laboratoire, moût synthétique (1 L) Avec différentes souches de levures Échelle pilote et industrielle Moûts naturels (Colombié et al. AJEV 2005) Utilisation du modèle pour une cave Modèle thermique Validation (Colombié et al. FC 2007)

2 Validation sur moûts synthétiques
Variation de la température (isoT), Ninit = 170 mg/L

3 Simulation Sinit=200g.L-1, Ninit=430mg.L-1,
ICBF 2004 Simulation Sinit=200g.L-1, Ninit=430mg.L-1, AnisoT 18°C - 28°C (dT/dS=0.1°C.g-1.L)

4 Validation sur moûts synthétiques
Variation de l’azote initial à T = 24°C

5 ICBF 2004 Simulation Sinit=200g.L-1, Ninit=170mg.L-1, T=24°C

6 ICBF 2004 Simulation Sinit=200g.L-1, Ninit=430mg.L-1, T=18°C

7 ICBF 2004 Simulation Sinit=200g.L-1, Ninit=70mg.L-1, T=28°C

8 Evaluation des erreurs
- Erreur globale calculée sur les cinétiques en fonction du temps (20 min) : OE_t = |dCO2/dt_exp - dCO2/dt_sim| / (dCO2/dt)mean - Erreur globale calculée sur les cinétiques en fonction de l’avancement (0.01) : OE_fp = = |dCO2/dt_exp - dCO2/dt_sim| / (dCO2/dt)mean - Erreur sur le calcul de la durée de fermentation : E_d = |Dexp – Dsim | / Dexp

9 Validation : Simulation
ICBF 2004 Validation : Simulation Sinit=200g.L-1, Ninit=70mg.L-1, T=28°C OE_t=12.8 % E_d=5.6 % OE_fp=19.4 %

10 Bilan moûts synthétiques, 1L
Ninit (mg.L-1) T (°C) Dexp (h) Dsim OE_t (%) OE_fp E_d 1 170 Iso 18 283 300 7.8 10.9 6.1 2 Iso 21 262 241 6.8 11.6 7.9 3 * Iso 24 174 187 4.6 8.0 7.7 4 Iso 27 147 159 5.2 8.2 5 Iso 28 139 157 8.5 12.9 6 Iso 30 129 140 5.0 7.1 8.6 7 * 430 138 151 3.8 5.9 9.4 8 107 116 6.0 8.7 9 108 106 4.3 5.5 1.8 10 72 82 5.8 6.7 14.4 11 75 4.7 13.5 9.2 12 63 71 11.3 12.6 13 70 378 406 12.2 20.9 7.5 14 290 118 131 4.5 5.1 11.0 15 570 90 8.9 16 * 312 329 12.8 19.4 5.6 17 115 11.2 18 65 5.4 13.8 9.9 19 18-28 356 382 16.0 20 169 193 9.8 14.6 21 132 8.3 13.3 22 * 101 112 9.6 14.2 23 93 104 21.5 11.1 Mean 7.3 9.1 Std dev 2.9 4.9 3.0

11 Validation : Simulation avec ajout d’azote
ICBF 2004 Validation : Simulation avec ajout d’azote Sinit=200g.L-1, Ninit=170mg.L-1, T=24°C, + N (63 mg.L-1) at 40 g.L-1 CO2

12 Bilan des ajouts d’azote
Ninit=170 mg.L-1, T= 24°C. Sinit=200 g.L-1 Sinit=280 g.L-1 tadd (h) (1-S/Sinit)add Dexp Dsim OE_t (%) OE_fp E_d 1 134 149 5.4 6.4 11.5 2 32 0.22 125 129 6.2 8.7 3.6 3 44 0.36 123 135 4.2 6.1 4 39 0.33 131 5.8 4.3 5 * 54 0.43 126 141 6.9 8.0 10.6 6 0.30 237 207 13.9 18.1 13.2 7 87 0.47 247 223 24.9 17.1 10.0 8 109 0.54 258 231 14.5 18.3 10.3 Mean 9.6 8.8 Std dev 7.5 5.3

13 Validation sur moûts synthétiques
Estimation des durées totales de fermentation.

14 Du modèle cinétique au simulateur Sofa
ICBF 2004 Du modèle cinétique au simulateur Sofa Validation du modèle cinétique Échelle laboratoire, moût synthétique (1 L) Avec différentes souches de levures Échelle pilote et industrielle Moûts naturels (Colombié et al. AJEV 2005) Utilisation du modèle pour une cave Modèle thermique Validation (Colombié et al. FC 2007)

15 Validation : 20 souches de levures
ICBF 2004 Validation : 20 souches de levures Yeast strain (dCO2/dt)max (g.L-1.h-1) Xmax (*109 cell.L-1) Dexp (h) Dsim OE_t (%) OE_fp E_d BM45 2.26 114 91 99 5.3 5.7 7.7 K1 2.45 188 89 97 5.8 8.4 EC 118 2.25 173 93 7.3 9.4 6.7 EC8 2.37 162 90 7.0 9.5 9.3 L 2056 2.30 179 87 96 8.1 9.6 EC7 2.24 135 102 11.2 3.3 163 86 95 7.2 9.9 IOC2 2.46 157 11.4 7.6 CSM 2.05 152 98 7.8 13.3 1.7 D47 2.33 154 83 11.9 15.8 10.3 DV10 151 12.0 16.1 ALBAFLOR 2.50 144 88 10.6 16.3 QA 23 101 13.0 16.6 10.7 F10 2.36 137 94 15.3 17.9 4.7 CY3070 2.47 150 18.5 UVA CM 149 12.2 18.7 12.9 UVA CEG 1.85 120 109 15.1 20.3 0.3 V1116 2.44 185 80 14.5 21.0 15.4 IOC1 2.52 156 84 22.6 14.7 71B 2.51 176 81 21.2 35.5 20.2 Mean 154.9 90.3 98.1 10.8 15.5 8.5 Std dev 0.18 19.6 6.84 3.5 4.1 5.0 Milieu synthétique Ninit= 430 mg.L-1 T=24°C.

16 Du modèle cinétique au simulateur Sofa
ICBF 2004 Du modèle cinétique au simulateur Sofa Validation du modèle cinétique Échelle laboratoire, moût synthétique (1 L) Avec différentes souches de levures Échelle pilote et industrielle Moûts naturels (Colombié et al. AJEV 2005) Utilisation du modèle pour une cave Modèle thermique Validation (Colombié et al. FC 2007)

17 Validation : Échelle pilote et industrielle
ICBF 2004 Validation : Échelle pilote et industrielle Comparaison 1L et 100L Milieu synthétique Comparaison 100 L (1 hL) et L (100 hL) Moût naturel Chardonnay

18 ICBF 2004 Comparison 1 L – 100 L Sinit=200g.L-1, Ninit=170 mg.L-1, T=24°C, + N (50hr)

19 ICBF 2004 Comparison 1 L – 100 L Sinit=200g.L-1, Ninit=170 mg.L-1, AnisoT 18°C - 28°C (dT/dS=0.1°C.g-1.L)

20 ICBF 2004 Comparison 100 L – L Moût Chardonnay, isoT = 22°C, ajout azote à 73h

21 Du modèle cinétique au simulateur Sofa
ICBF 2004 Du modèle cinétique au simulateur Sofa Validation du modèle cinétique Échelle laboratoire, moût synthétique (1 L) Avec différentes souches de levures Échelle pilote et industrielle Moûts naturels (Colombié et al. AJEV 2005) Utilisation du modèle pour une cave Modèle thermique Validation (Colombié et al. FC 2007)

22 Azote assimilable dans les moûts naturels
Relation entre la vitesse maximale de production de CO2 et la teneur en azote assimilable

23 Kinetic profile of fermentation
Comparaison entre fermentations classiques et languissantes Kinetic profile of fermentation Classical Sluggish Number of experiments 46 15 Ninit (mg.L-1) Mean value (std dev) From 90 to 600 240 (130) From 120 to 350 230 (70) Sinit (g.L-1) From 159 to 239 197 (21) From 183 to 245 217 (17) OE_t (Std dev.) (%) 8.9 (3.2) 7.7 (2.3) OE_fp (Std dev.) (%) 9.8 (3.7) 11.7 (3.5) E_d (Std dev.)(%) 8.5 (5.7) 24.3 (14.1) Moûts naturels IsoT=24°C moûts issus de 25 cépages et 6 régions : < 10% d’erreur d’estimation sur la durée de fermentation

24 Cas des fermentations languissantes
ICBF 2004 Cas des fermentations languissantes Sinit=280g.L-1, Ninit=285mg.L-1, T=24°C

25 Simulations satisfaisantes
ICBF 2004 Conclusion Simulations satisfaisantes Validation des principaux mécanismes physiologiques, sur tous les moûts, avec différentes souches et à toutes les échelles. Utilisation du modèle pour le contrôle des fermentations : optimisation en-ligne pour la simulation dans les caves: Optimisation de la cuverie (durée d’occupation des cuves) et des frigories: SOFA

26 Modèle thermique Introduction Objectif : Utiliser le modèle dynamique à l’échelle de la cave pour prévoir les dépenses frigorifiques (frigories) Système : la cuve

27 Modèle thermique Introduction Principe Hypothèses + Lois physiques pour: Estimer la quantité de chaleur produite par une cuve en fermentation Estimer les pertes de chaleur (évaporation, parois…) lors de la fermentation Estimer la quantité d’énergie nécessaire pour une cuve, puis pour n cuves

28 Modèle thermique Difficultés Changement des propriétés physico-chimiques du moût au cours de la fermentation L’hydrodynamique dans la cuve est rarement homogène (bulles de CO2, gradients de T…) Hétérogénéité des cuves industrielles (matériau, géométrie, système de refroidissement…) et de leur environnement (abritées à l’intérieur ou soumises à des variations climatiques à l’extérieur)

29 Modèle thermique Hypothèses Homogénéité du moût pendant toute la fermentation Le transfert de chaleur par radiation et par conduction est négligeable, seulement de la convection - Géométrie : Cylindre vertical Aire d’échange A = 2 rH +  r² r H

30 Modèle thermique Equation bilan, Conservation de l’énergie Paccumulation = Pfermentation + Pwall + Pevaporation + Qc Paccumulation : puissance accumulée par le moût Pfermentation  : puissance générée par la fermentation exothermique Pwall  : puissance échangée par les parois de la cuve Pevaporation : puissance perdue par évaporation de l’éthanol et de l’eau Qc : la puissance nécessaire pour refroidir la cuve (frigories)

31 Modèle thermique Paccumulation : puissance accumulée par le moût Densité du moût (El Haloui,et al. 1987) volume de moût chaleur spécifique du moût en fermentation Estimée (886 cal.kg-1.°C-1) pour un moût à 200 g.L-1 de sucre et 866 cal.kg-1.°C-1 pour un vin correspondant (MatéVi). Vitesse de changement de température du moût Rque : l’assimilation du moût à l’eau peut conduire à une surestimation du produit de 5 à 15 %.

32 Modèle thermique Pfermentation  : puissance générée par la fermentation Bouffard (1895) : cal / mole de sucres consommés

33 Modèle thermique Pevaporation : puissance perdue par évaporation de l’éthanol et de l’eau Nombreux travaux Dubrunfaut (1856), Bouffard (1895), Williams & Boulton (1983) avec étude de l’influence de nombreux paramètres (inoculation, concentration en sucre, temperatures…) mais modèle est peu précis. Vannobel (1988) a suggéré le modèle suivant :

34 Pwall : puissance échangée par les parois de la cuve
Modèle thermique Pwall  : puissance échangée par les parois de la cuve Equation de la convection U : coefficient global de transfert de chaleur Te : température de l’air ambiant hi coefficient de convection sous la surface de la cuve he coefficient de convection sur la surface de la cuve e l’épaisseur de la cuve  Conductivité thermique du matériau constituant la cuve , e hi he Te T En convection naturelle ou forcée, he est calculé avec le nombre de Nusselt (Nu) air Conductivité thermique

35 he coefficient de convection à la surface de la cuve
Modèle thermique he coefficient de convection à la surface de la cuve air Conductivité thermique he est calculé avec le nombre de Nusselt (Nu) En convection naturelle Ra: Nbre de Rayleigh Pr: Nbre de Prandtl - En convection forcée (pièce aérée, extérieur) Re: Nbre de Reynolds Sair: vitesse de l’air Nuair viscosité cinématique de l’air (20°C, dans Perry) r H r H

36 Modèle thermique Simulation cuve industrielle
Cuve : V=20 m3, Te=20 °C , sair=1.4 m.s-1 Moût : Ninit = 0.3 g.L-1 et So = 200 g.L-1

37 Modèle thermique Simulation Convection naturelle (  ) et forcée (  )

38 Modèle thermique Simulation
Convection naturelle (  ) et forcée (  ) Paccumulation = Pfermentation + Pwall + Pevaporation + Qc ~ 10 % 4%

39 Modèle thermique Discussion conduction de chaleur négligeable
- !! Vinification rouges : gradient de T sous le chapeau - ok cuve polyester, cuve inox : erreur < 10% Influence des paramètres de convection :

40 Convection naturelle (  ) et forcée (  )
Modèle thermique Comportement Augmentation Text (air) : baisse du coefficient global de transfert de chaleur, en convection naturelle seulement Convection naturelle (  ) et forcée (  )

41 Convection naturelle (  ) et forcée (  )
Modèle thermique Comportement Augmentation de la vitesse de l’air (5 à 20 km/h) : le coefficient global de transfert de chaleur double, en convection forcée seulement Convection naturelle (  ) et forcée (  )

42 Convection naturelle (  ) et forcée (  )
Modèle thermique Comportement (2r/H), Géométrie de la cuve : pour un même volume, plus de dissipation pour une cuve large Convection naturelle (  ) et forcée (  )

43 Paccumulation = Pfermentation + Pwall + Pevaporation + Qc
Modèle thermique Validation Moût: Carignan, évolution libre de T (100 L) Paccumulation = Pfermentation + Pwall + Pevaporation + Qc

44 Validation avec le modèle cinétique
Modèle thermique Validation avec le modèle cinétique Carignan, (100 L) Moût: Carignan, modèle cinétique (1 L)

45 CONCLUSION Modèle cinétique validé ; Modèle thermique validé
Durée d’occupation des cuves Somme des frigories instantanées pour N cuves = gestion de la puissance frigorifique de la cave Simulateur SOFA


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