Modélisation dynamique et optimisation d’un système hybride de dessalement membranaire fonctionnant en énergie solaire

Abstract

L’objectif de ce modeste travail est de modéliser, optimiser et évaluer les performances membranaires du système de dessalement de l’eau de mer associé en énergie solaire. Cette étude comprend trois axes : Le premier axe, est modélisation de la performance du procédé membranaire, ainsi que développement de deux modèles : Le premier modèle, est non linéaire basé sur des hypothèses réelles de filtration. Une comparaison a été effectuée entre les modèles cinétiques (premier & deuxième ordre) de l’adsorption et le modèle développé .En Met en évidence leurs performances et optimiser le pseudo-ordre de modèle à l'aide du logiciel MATLAB. Les résultats obtenus montrent que les valeurs prédites du modèle concordent avec les valeurs expérimentales, ce qui donne un bon coefficient de corrélation R2 = 0,997 et une erreur quadratique moyenne minimale RMSE = 0,0171. En effet, les résultats expérimentaux suivent le nouveau modèle et le pseudo- ordre optimale est n = 1,115. Le deuxième modèle est numérique basé sur l’apprentissage des algorithmes de réseau de neurone artificielle (RNA) a été mis au point pour prédire la performance d’une installat ion pilote de dessalement d’eau de mer hybride NF /OI tel que les données expérimentales sont de taille n = 60. Les paramètres simulées sont la conductivité du perméat ; le débit de perméat et le taux de conversion globale. Ensuite, le modèle comprend cinq paramètres d’entrée et trois paramètres de sortie d’une configuration5-8-3 (5 entrées, 8 neurones cachés et 3 sorties), une fonction de transfert sigmoïde et de transfert linéaire à la couche d’entrée et sortie respectivement. Le modèle RNA formé présentait un très bon accord entre les résultats prédites et les valeurs expérimentales avec un coefficient de régression égal à 0,9636 ; 0,9422 et 0,9691 et une erreur quadratique moyen de l’ordre 11,7 ; 0,0132 et 0,2630 respectivement pour la conductivité du perméat, le débit de perméat et récupération de perméat. Une comparaison entre les résultats obtenus de RNA et la régression linéaire multiple (RLM) est réalisée montre la robustesse de modèle neuronal. Deuxième axe, un dimensionnement du système d’énergie solaire effectué pour alimenter la station de dessalement NF/OI. Troisième axe, une étude technico-économique est également effectuée pour une installation de dessalement de l’eau de mer pilote à l’unité de développement des équipements solaire (UDES) à Tipaza fonctionnant en énergie solaire photovoltaïque. Les possibilités sont présentées sous deux scénario : station alimentée par réseau publique (On-grid) et station alimentée par photovoltaïque (Off-grid). Les résultats de la méthode de calcul de taux de rentabilité interne montrent que le dispositif Off-grid est le plus rentable.