Optimisation multicritère de procédés discontinus d'homopolymérisation et de copolymérisation en émulsion

Abstract

The aim of this study is the multicriteria optimization of batch processes of emulsion homopolymerization of styrene and copolymerization of styrene and alpha-methylstyrene. The obtained products are characterized by sorne properties that have to be optimized for a given application. The first part aims at the modeling of the polymerization reactor to describe the main phenomenons in the process. A dynamical model of the system is essential in optimization algorithms. It is a tendency model which allows the description of the main variables of the process: concentration of monomers, number of particles, molecular weights distribution and copolymer composition. The identification of the model parameters is then carry out in comparison with available experimental data, using maximum likelihood technique. The model is then used as a simulator to predict polymer properties, function of initial operating conditions. The second part deals with the multicriteria analysis of the two studied processes. The decision aid problem consists in obtaining the best tradeoff as possible from all fixed objectives. The methodological approach is developed -in two distihct steps. The first step deals with multicriteria optimization to have an interest zone, obtained objectively and without a priori choice. The multicriteria optimization technique is elaborated from a diploid genetic algorithm. Subjectivity is introduced in the second step to choose the best solution or to rank all potential solutions.Ces travaux de recherche ont pour but l'optimisation multicritère de procédés discontinus d'homopolymérisation du styrène et de copolymérisation du styrène et de l'alphaméthystyrène en émulsion. Les produits obtenus sont caractérisés par différentes propriétés qu'il convient d'optimiser en vue d'une application donnée. La 1ère partie concerne la modélisation du réacteur de polymérisation pour décrire les principaux phénomènes du procédé. Un modèle dynamique du système est indispensable au développement d'algorithmes d'optimisation. C'est un modèle de tendance qui permet la description des principales variables du procédé : concentration en monomères, nombre de particules, moments de la distribution des masses molaires et composition du copolymère. L'identification des paramètres du modèle est alors effectuée par rapport aux mesures expérimentales disponibles, en utilisant une technique basée sur le maximum de vraisemblance. Le modèle ainsi défini est alors utilisé comme un simulateur pour pouvoir prédire les propriétés du polymère en fonction des conditions opératoires initiales. La seconde partie est consacrée à l'analyse multicritère des deux recettes étudiées. Le problème de décision multicritère consiste à obtenir le meilleur compromis possible parmi tous les objectifs que l'on peut se fixer en terme de productivité et de propriétés du polymère. La méthodologie proposée est développée en 2 étapes bien distinctes. La 1ère traite d'optimisation multicritère afin de déterminer une zone d'intérêt, obtenue de façon objective et sans faire appel à un quelconque choix préalable. La technique d'optimisation multicritère est élaborée à partir d'un algorithme génétique diploïde. Une part de subjectivité est introduite dans la seconde phase pour pouvoir choisir la meilleure solution ou classer toutes les solutions potentielles