Application de l’algorithme d’optimisation par l’essaim de particules (PSO) pour l’identification de la source de concentration de la poudre noire dans le réseau de GPL cas SONATRACH

Abstract

Le phénomène de la poudre noire est très répandu dans le réseau de transport de GPL algérien. Il présente des problèmes graves dans les équipements de production, de transport et de contrôle. Ce phénomène est très complexe de par son origine, les mécanismes de formation et les méthodes d’élimination et de prévention. L’identification de son évolution se fait par utilisation des mesures de la concentration par des dispositifs offline placés dans différents points de la chaine du GPL. La technologie de filtration courante exige des remplacements fréquents des filtres colmatés, ce qui augmente les frais d’entretien et d’exploitation. Une modélisation numérique basée sur un modèle 1-D doit être formalisée pour l’identification de la source de formation par déposition et de transport de la poudre noire. Notre travail consistera à déterminer les endroits de dépôt et la quantification de la concentration de la poudre noire ce qui permettra aux exploitants du réseau d’identifier les emplacements où les filtres et séparateurs cyclones peuvent être installés et optimiser ainsi le système de filtration. On a choisi d’utiliser l’algorithme d’optimisation "Particle Swarm Optimization (PSO)", ce dernier fait partie des métaheuristiques qui constituent une famille d’algorithmes stochastiques destinés à résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire, largement utilisés dans de nombreux domaines et secteurs de l’industrie pétrolière et gazière, ces méthodes présentent l’avantage d’être généralement efficaces.