L’axe Vecteurs Énergétiques Renouvelables : Approches Expérimentales et Statistiques ; Optimisation de Procédés (VERSO) mène des activités de recherche sur :
- la génération, par thermo-conversion, de vecteurs énergétiques renouvelables fluides ou solides à partir de la biomasse, de co-produits de procédés industriels ou agricoles ou de déchets industriels ;
- le pilotage de réseaux multi-énergies avec stockage pour palier l'intermittence des ressources renouvelables ;
- la modélisation de procédés thermiques (stockage thermique, solaire à concentration) et thermochimiques.
Objectifs de recherche
Les recherches menées visent à développer et proposer des approches innovantes qui associent des études expérimentales et des modélisations numériques multi-physiques et multi-échelles, pour améliorer la conversion thermochimique de la biomasse lignocellulosique ou de co-produits (déchets ménagers, déchets industriels...).
Les opérations unitaires étudiées sont principalement la pyrolyse et la gazéification, avec une approche expérimentale allant de l’échelle de la particule à l’échelle pilote. Une des originalité des travaux repose sur la prise en compte détaillée de la chimie de dégradation de la biomasse (aspect mécanistique, transferts et cinétique chimique). Les approches numériques développées sont principalement basées sur des méthodes statistiques de type Monte Carlo pour la modélisation des transferts thermiques, de la cinétique chimique ou de la ressource solaire et sur les méthodes d’apprentissage profond pour le dimensionnement et le pilotage de réseaux multi-énergies mettant en jeu des énergies renouvelables et du stockage thermique.
Verrous scientifiques
Plusieurs verrous sont à lever :
- Comment améliorer la performance, tant d’un point de vue énergétique qu’environnemental, des procédés étudiés ?
- Quelles méthodologies expérimentales et numériques à développer et/ou adopter pour décrire la cinétique chimique lors de thermoconversion des milieux complexes de la biomasse et biodéchets ?
- Comment utiliser des approches statistiques innovantes dans la modélisation multiphysique et multi-échelle ?
- Comment coupler des modèles de connaissance et des modèles statistiques basées sur des données expérimentales ?
Équipe de collaborateurs :
M. CARRIER, J.L. DIRION, S. EIBNER, M. EL HAFI, F.J. ESCUDERO, M. MILHÉ, S. SALVADOR