ENCYCLOPÉDIE DE LA RECHERCHE SUR L’ALUMINIUM AU QUÉBEC 2013 | Page 20

18 PRODUCTION D’ALUMINIUM ALUMINIUM PRODUCTION IMAGERIE DE PÂTE D’ANODE ANODE PASTE IMAGING Julien Lauzon-Gauthier1, Carl Duchesne1 et Jayson Tessier 2 Centre de recherche sur l’aluminium-REGAL, Département de génie chimique, Université Laval, Québec, Qc, G1V 0A6, Canada Centre d’excellence, Alcoa inc., Aluminerie de Deschambault, Deschambault, Qc, Canada, G0A 1S0 1 2 1 : Introduction 5 : Mélanges de pâte • Mesure de qualité de l’anode crue • Variation de l’aspect visuel de la pâte • Basée sur la densité crue (GAD) • La GAD n’est pas un bon indicateur de la qualité d’anode • Mesure de qualité de l’anode cuite • Sur moins de 1% de la population (non représentatif) • Délais d‘environ 4 semaines pour l’analyse • Moyennes hebdomadaires masquent la variabilité • Augmentation de la variabilité des matières premières (MP) • Augmentation du coût des MP de bonnes qualités • Augmentation de la fréquence des changements de MP pour des raisons économiques • Variabilité très élevée des propriétés d’un fournisseur à l’autre • Matières premières de la pâte d’anode • 3 fractions de coke de pétrole • Grossier • Intermédiaire (inter) • Fines • 1 fraction de recyclé cuit • 1 fraction de brai (liant) • Hypothèse Fig. 1: Image de pâte • L’aspect visuel de la pâte est corrélé aux variations des propriétés de la pâte • Formulation (ex: ratio des composantes) • Distribution de taille des particules • Conditions du procédé de fabrication 2 : Motivation • Mesure de la variabilité vs. contrôle du procédé • Contrôle par rétroaction impossible à partir des analyses de lab. dû au délais d’analyse • L’impact de la variance des MP peut potentiellement être atténué par des actions correctrices sur le procédé • Possibilité de développement d’un capteur par imagerie Tableau 1: Liste et description des mélanges de pâte Description Mélange de base Augmentation % recyclé cuit Diminution % recyclé cuit Variation finesse des fines (Blaine) (--) Variation finesse des fines (Blaine) (-) Variation finesse des fines (Blaine) (+) Diminution du % de fines (--) Diminution du % de fines (-) Augmentation du % de fines (++) Augmentation du % de fines (+) Diminution du % de brai Augmentation du % de brai Augmentation du grossier et intermédiaire Augmentation de l'intermédiaire Diminution du grossier et intermédiaire Diminution de l'intermédiaire Remplacement du grossier par du shot coke (+) Remplacement du grossier par du shot coke (++) Remplacement du grossier par du shot coke (+++) Diminution de la température de mélange Augmentation de la température de mélange Liste des mélanges présentée dans le tableau 1 • Changement de « pitch demand » • Variation de la quantité de brai, de recyclé cuit, de fines et de la finesse des fines (Blaine) • Remplacement du grossier par du shot coke • Variation de la température de mélange • Changement de granulométrie • Remplacement de fractions de grossier et/ou inter par les fines Tableau 2: Variables de formulation et valeurs du mélange de base No. Nom Mélange de base 1 Grossier (%) 32,5 2 Inter (%) 26,0 3 Fines (%) 18,2 4 Recyc. cuit (%) 23,4 5 Brai (%) 14,4 6 Ratio brai/fines 0,9 7 Shot dans fract. grossier (%) 0,0 8 Température de mélange (°C) 178,0 9 Blaine number 4790,0 Nom Symbole base B_13% B_33% BL_2300 BL_4000 BL_6000 F_14% F_16% F_20% F_22% P_13% P_16% SD_+C+I SD_+I SD_-C-I SD_-I shot_20% shot_40% shot_60% T_158°C T_188°C Image Selection 6 : Analyse de texture • La texture mesure la variation spatiale des niveaux d’intensité de chaque pixel • Analyse par ondelettes (Wavelet analysis) (WTA) • Une des méthodes les plus utilisées • Décomposition multi résolution des détails fréquentiels (variations de l’intensité de l’image) dans le domaine spatial • Détails des caractéristiques d’images utilisées • Caractéristiques utilisées (21): Énergie (E) des coefficients de détails horizontaux (H), verticaux (V) et diagonaux (D) • Ondelette symlet 4 et 7 niveaux de décomposition Decomposition at level 2 Fig. 4: Exemple d’analyse de texture par ondelettes (source de l’image: http://www.highresolutiontextures.com) m Énergie  2 n C  i, j   1 1 i j m n 7 : Résultats • Modèle de régression entre les données de formulation et les caractéristiques de texture des images Base Butts Fines Mix Temp. 6 4 Fig. 2: Schéma du procédé de fabrication des anodes Jayson Tessier Alcoa Canada, Aluminerie de Deschambault 3 : Objectifs 2 0 • Développement d’un capteur pour l’analyse en temps réel de la qualité de la pâte d’anode • Investiguer les possibilités d’utiliser le capteur dans une stratégie de contrôle par anticipation/rétroaction -2 -4 SD Shot P_19% P_19% 0.8 0.8 Granulométrie + fine u2 Julien Lauzon-Gauthier Carl Duchesne Centre de recherche sur l’aluminium - REGAL, D