Offre de thèse: Modélisation multi-échelle du mélange des poudres

Job description

Modélisation multi-échelle du mélange des poudres

Équipes de recherche et encadrement:

IMT Mines Albi, laboratoire RAPSODEE UMR 5302 CNRS : Cendrine Gatumel (directrice) , Henri Berthiaux

IMT Mines Saint-Etienne, centre SPIN LPMG FRE 3312 CNRS : Éric Serris (co-directeur), Olivier Bonnefoy, Guillaume Dumazer, Sylvain Martin

Contacts :

Cendrine Gatumel (RAPSODEE, Albi) : cendrine.gatumel@mines-albi.fr

Éric Serris (SPIN-PMMG, Saint-Étienne) : serris@emse.fr

Mots-Clés :

Poudres, agitation, mélange, homogénéité, ségrégation, modélisation, chaînes de Markov, DEM

Dates

Thèse à démarrer au premier trimestre 2023

Contexte

La fabrication de nombreux produits industriels implique le mélange de plusieurs constituants sous forme de poudre, prenant pour exemple les industries pharmaceutiques, agro-alimentaires, cosmétiques, la fabrication de matériaux composites ou de combustibles. Les opérations de mélange ont pour but d’homogénéiser les poudres à une échelle qui dépend des propriétés d’usage attendues. Par exemple, si l’on s’attache à la teneur en principe actif d’un comprimé pharmaceutique il faudra s’assurer de l’homogénéité des mélanges à l’échelle de quelques grammes, alors que si l’on doit structurer un mélange en enrobant certaines particules par un ingrédient alors il faudra s’assurer de l’homogénéité du mélange à l’échelle de quelques grains. Un des principaux enjeux industriels liés au mélange des poudres est d’identifier les paramètres opératoires (temps de mélange, vitesse d’agitation) qui permettent d’obtenir l’homogénéité souhaitée.

Pour répondre à cette problématique, nous proposons d’élaborer une démarche de modélisation qui permette d’étudier l’homogénéisation de poudres à l’échelle d’un mélangeur de taille pilote, voire industrielle, tout en ayant une résolution spatiale suffisante pour explorer le mélange jusqu’à l’échelle des particules.

Le sujet de recherche

Largement déployés en génie des procédés, les modèles basés sur les chaînes de Markov permettent de simuler rapidement des transports de poudres au sein d’un dispositif et en conséquence de piloter les opérations de mélange. La cuve du mélangeur est découpée fictivement en cellules qui échangent de la matière entre elles suivant des probabilités de transition qui peuvent être identifiées expérimentalement. L’homogénéité du mélange est estimée à l’échelle de taille des cellules considérées, il s’agit alors de trouver un optimum entre la finesse de résolution de la méthode et les capacités expérimentales à identifier les probabilités de transition.

A l’inverse, la modélisation basée sur les éléments discrets (DEM) présente l’avantage de pouvoir accéder aux trajectoires et aux vitesses des particules à partir de données physiques et de calculer des indices d’homogénéité du mélange à différentes échelles. Son utilisation requiert cependant des temps de calcul importants qui ne rendent pas réaliste son déploiement direct pour simuler un mélangeur de taille pilote ou industriel avec des poudres réelles.

Afin d’intégrer les résultats obtenus à l’échelle des particules dans une modélisation à l'échelle du dispositif de mélange, il est envisagé de construire un modèle hybride en appliquant la méthode DEM sur des zones d’intérêt bien délimitées dans le mélangeurs ou sur des simulations à des temps courts, puis en couplant les résultats avec un modèle systémique basé sur les chaînes de Markov. Ainsi, en première approche, il peut être envisagé de :

  • simuler le mélange au sein d’une cellule type avec un modèle DEM et estimer expérimentalement les transitions entre les cellules (Gao et al., 2012)
  • déterminer les probabilités de transitions au cours d’un temps d’apprentissage à l’aide du modèle DEM (Doucet et al., 2008), puis de les intégrer dans le modèle systémique.

Une attention particulière sera portée au post-processing des résultats des simulations et à la définition d’indices de mélange, accessibles à partir des simulations numériques (Bhalode and Ierapetritou, 2020), qui soient pertinents pour décrire la microstructure des mélanges.

Il est proposé de mener simultanément modélisation, simulation numériques et recherche expérimentale. Le calibrage et la validation du modèle seront basés sur des indicateurs expérimentaux macroscopiques obtenus en sortie de mélangeur (comme par exemple la distribution des temps de séjour et l'indice de mélange calculé à partir de prélèvements macroscopiques), ainsi que des observations à plus fine échelle des mélanges obtenus. Un point important sera de vérifier la capacité des modèles à conserver de bonnes performances pour des conditions opératoires variables comme par exemple la vitesse de rotation ou d’agitation. Une fois les modèles calibrés, les applications consisteront à les utiliser comme outils de dimensionnement et d’optimisation des conditions opératoires du mélange à l’échelle pilote industrielle.

Le sujet peut être appelé à évoluer, en fonction de l'état de l'art qui sera dressé et des goûts et compétences du candidat retenu.

Historique des travaux des équipes de recherche

Par le passé, de nombreux travaux menés aux laboratoires RAPSODEE et au centre SPIN se sont intéressés aux mélanges de milieux composés de poudres ou solides divisés, dans des mélangeurs sièges de mouvements plus ou moins complexes (mélangeur convectif horizontal, Turbula® ou planétaire Triaxe®, mélangeur conique à vis comme le Nauta®). Au laboratoire RAPSODEE, des méthodologies expérimentales ont été développées pour estimer l’homogénéité des mélanges à l’échelle macroscopique. Une approche de modélisation systémique de procédés par chaines de Markov a pu être implémentée pour représenter au mieux la dynamique de mélange dans des dispositifs de taille pré-industrielle, selon les paramètres opératoires, en particulier dans un mélangeur convectif continu (Ammarcha et al., 2019). En parallèle, les mouvements granulaires à l’intérieur d’un mélangeur ont été modélisés et simulés au centre SPIN, par la Méthode des Éléments Discrets (DEM) permettant de caractériser les champs de vitesses des particules pour des mélanges binaires avec divers rapports de tailles dans un équipement de taille pilote après une étape de calibration (Louati et al 2019). Un algorithme a été développé pour prédire les mouvements granulaires « aux temps longs » à partir d’une modélisation rapide des premiers instants du procédé de mélange (Bednarek et al 2019).

Aujourd’hui, des équipes des deux laboratoires proposent de combiner leurs approches afin de proposer un modèle multi-échelle qui permettra de rendre compte de la structure fine d’un mélange à l’échelle d’un dispositif pilote ou industriel.

Encadrement et répartition géographique des travaux

Le doctorant sera inscrit à IMT Mines Albi, école doctorale MEGEP, l’encadrement des travaux sera réalisé à parts égales entre le centre RAPSODEE et le centre SPIN, les moyens nécessaires à la réalisation de son projet de thèse disponibles dans les deux laboratoires seront mis à sa disposition.

Le doctorant sera basé géographiquement à Albi et sera amené à effectuer des séjours de quelques jours à plusieurs mois à Saint-Etienne.

Bibliographie

Ammarcha, C., Gatumel, C., Dirion, J.L., Cabassud, M., Mizonov, V., Berthiaux, H., 2019. Powder flow and mixing in a continuous mixer operating in either transitory or steady-state regimes: Mesoscopic Markov chain models. Powder Technol. 346, 116–136

Bhalode, P., Ierapetritou, M., 2020. A review of existing mixing indices in solid-based continuous blending operations. Powder Technol. 373, 195–209

Bednarek, X Martin, S Ndiaye, A Peres, V Bonnefoy, O., 2019. Extrapolation of DEM simulations to large time scale. Application to the mixing of powder in a conical screw mixer. Chemical Engineering Science 197, 223-234

Doucet, J., Hudon, N., Bertrand, F., Chaouki, J., 2008. Modeling of the mixing of monodisperse particles using a stationary DEM-based Markov process. Comput. Chem. Eng. 32, 1334–1341

Gao, Y., Ierapetritou, M., Muzzio, F., 2012. Periodic section modeling of convective continuous powder mixing processes. AIChE J. 58, 69–78

Louati, H Bednarek, H Martin, S Ndiaye, A Bonnefoy, O. 2019, Qualitative and quantitative DEM analysis of cohesive granular material behaviour in FT4 shear tester. Chemical Engineering Research and Design 148, 155-163

Job requirements

Profil du candidat

De formation master ou école d’ingénieur, le candidat présentera de bonnes compétences en génie des procédés et en programmation. Une première expérience (stage) sur l’un des domaines couverts par ce projet serait un plus.

Niveaux de langue requis :

  • Français niveau intermédiaire supérieur : vous pouvez utiliser la langue de manière efficace et vous exprimer précisément.
  • Anglais niveau intermédiaire : vous pouvez parler la langue de manière compréhensible, cohérente et avec assurance sur des sujets de la vie courante qui vous sont familiers.