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