FR 2871223 A1 20051209 FR 0505739 A 20050606 SYSTÈME ET MÉTHODE DE SUPERVISION ET CONTRâLE D'UN FOUR DOMAINE DE L'INVENTION Cette invention concerne un système et une méthode de supervision et de contrôle d'un four. Plus particulièrement, cette invention concerne un système et une méthode de supervision et de prédiction de contrôle de four contenant du métal en fusion, basée sur un modèle de contrôle statistique multi variables pour prédire les changements dans le four. CONTEXTE DE L'INVENTION La sécurité et l'efficacité des opérations d'un four contenant des matériaux en fusion doivent inclure un système de contrôle approprié pour détecter et agir face à des changements de l'intégrité du four. Ces fours ont un revêtement réfractaire qui peut être ébréché par la matière en fusion que le four contient, pouvant causer des dégâts matériels conséquents, des blessures pour les agents et une perte significative de production. Une instrumentation typique pour la supervision d'un tel four inclut une mesure de température à différents points sur toutes ses parois internes (murs, plafond et sol) à différentes profondeurs. De façon générale, les températures sont mesurées par l'intermédiaire de thermocouples qui déduisent la valeur de température à partir d'une tension existante entre deux extrémités de fils métalliques similaires connectés (jonction chaude) et une extrémité ouverte (jonction froide) lorsque la température est différente. La tension est proportionnelle à cette différence de température. Cette tension, sur plusieurs thermocouples, peut être facilement mesurée et exploitée par un système de contrôle en ligne pour des traitements plus avancés. L'existence d'une technologie de suivi de l'intégrité de ces fours implique le déclenchement d'alarmes basé sur des valeurs limites de températures à travers le revêtement réfractaire. L'utilité d'une telle approche est limitée par le besoin de paramétrer judicieusement la sensibilité des alarmes pour permettre de bien distinguer les vrais problèmes. Dans une application industrielle, des points d'alarmes doivent être paramétrés assez hauts pour permettre une fluctuation normale des températures d'opération dans le four sans risquer de déclenchement. Les fours fonctionnant par lots, ou batch processing en anglais, ont des fluctuations de températures significatives du début à la fin d'une opération, ce qui nécessite des alarmes insensibles de type standard. Dans un four en mode continu, les températures changent rapidement sur un redémarrage suivant une période prolongée d'arrêt ou si le débit ou l'intensité des opérations du four augmente ce qui nécessite également des alarmes insensibles de type standard. Le besoin de paramétrer des points d'alarmes assez hauts pour éviter le déclenchement de fausses alarmes à partir de fluctuations d'opérations peut fréquemment induire à la non détection de vrais risques. Ainsi, il y a un besoin de système de contrôle dont le niveau de détection des alarmes est paramétré judicieusement pour distinguer fausses alarmes et vraies conditions à risques. Les méthodes actuelles de détection et diagnostique par défaut dans les opérations sont regroupées en catégories majeures: les méthodes basées sur un modèle mécanique, celles basées sur la connaissance du procédé, et celles basées sur des analyses statistiques. Etant donné l'accès relativement simple aux données empiriques à partir de capteurs positionnés tout au long du procédé, il y a un intérêt grandissant vers la troisième méthode, c'est-à-dire celle basée sur l'analyse statistique de données. Quoi qu'il en soit, comme la plupart des procédés modernes sont abondants en données, le contrôle de procédés par le débit de données dans sa forme la plus basique est excessivement difficile étant donné la grande taille des bases de données et les conséquences que cela implique (exemple: conditionnement difficile des données, compression, etc.). D'un autre côté, toutes ces variables ne sont pas indépendantes l'une vis à vis de l'autre. En fait, dans un procédé industriel type de taille importante, seuls quelques évènements sous-jacents influencent le procédé en tout temps, et toutes ces mesures reflètent simplement ces événements sous-jacents. Ainsi, les examiner une par une tant qu'elles sont indépendantes rend l'interprétation et le diagnostic difficiles. Beaucoup de méthodes observent seulement l'ampleur de la déviation de chaque variable indépendamment des autres. Il y a un donc besoin d'un système en ligne de supervision et de diagnostique qui analyse un grand nombre de températures simultanément dans le but d'anticiper les variations du procédé; il s'agit d'observer le comportement des températures les unes avec les autres. Par ailleurs, puisque le ratio signal/bruit de chaque variable est considéré comme faible, il y a aussi besoin d'un système capable de détecter les variations dans le four en présence d'un rapport signal/bruit élevée et/ou de réduire l'intensité du bruit. Et enfin, dû à un nombre significatif de capteurs défectueux, il y a souvent un nombre significatif de données manquantes et il y a donc également besoin d'un système de contrôle de four capable d'opérer en l'absence d'au moins une portion de données relatives à l'état en cours du four. RÉSUMÉ DE L'INVENTION L'invention divulguée ici, inclut une méthode de supervision de l'intégrité de fours contenant des métaux en fusion. La méthode comprend des étapes d'extraction d'un modèle de fonctionnement normal du four à partir d'une majorité de variables du four, mesurant périodiquement les valeurs courantes des multiples variables du four, analysant ces valeurs, l'étape d'analyse résultant en une représentation d'un fonctionnement réel, comparant la représentation de le fonctionnement réel avec le modèle de fonctionnement normal, et générant une alarme quand la représentation de le fonctionnement réel dévie du modèle de fonctionnement normal d'une quantité prédéterminée. La présente invention concerne une méthode de supervision de l'intégrité d'un four contenant du métal en fusion, comprenant les étapes suivantes: extraction d'un modèle de fonctionnement normal du four à partir d'une pluralité de variables du four; mesure périodique de valeurs réelles de ladite pluralité de variables du four; analyse desdites valeurs réelles, ladite étape d'analyse résultant en une représentation de fonctionnement réel; comparaison de ladite représentation de fonctionnement réel avec ledit modèle de fonctionnement 20 normal; et génération d'une alarme quand ladite représentation de fonctionnement réel dévie dudit modèle de fonctionnement normal d'une quantité prédéterminée. Ladite étape d'extraction peut inclure des mesures périodiques de valeurs normales de ladite pluralité de variables du four pendant une période de fonctionnement normal et analyser lesdites valeurs normales, ladite analyse aboutissant au dit modèle de fonctionnement normal. Le four peut inclure un revêtement réfractaire et lesdites variables du four peuvent inclure une pluralité de températures dudit revêtement réfractaire. Ledit revêtement réfractaire peut être 5 refroidie par une pluralité de blocs de refroidissement. Lesdits blocs de refroidissement peuvent être fabriqués à partir d'un matériau conducteur. Ledit matériau conducteur peut être du cuivre. Lesdits blocs de refroidissement peuvent avoir au moins un passage où un fluide de refroidissement peut circuler, lesdits passages ayant une sortie. Ledit fluide de refroidissement peut être de l'eau. Lesdits passages peuvent être formés par moulage desdits blocs de refroidissement autour de tubes creux. Lesdits tubes creux peuvent être fabriqués à partir d'un matériau conducteur. Ledit matériau conducteur peut être du cuivre. Lesdites températures du revêtement réfractaire peuvent être mesurées comme une température d'une pluralité desdits blocs de refroidissement. Lesdites températures du revêtement réfractaire peuvent être mesurées comme une température dudit fluide de refroidissement au niveau d'une pluralité desdites sorties. L'analyse desdites valeurs normales peut comprendre les étapes de: génération d'une matrice de données par classement desdites valeurs; extraction de composants principaux à partir de ladite matrice de données; sélection d'un sous-ensemble desdits composants principaux; et mise en place dudit modèle de fonctionnement 10 normal en utilisant ledit sousensemble de composants principaux; Lesdites valeurs peuvent être tout d'abord prétraitées. Le prétraitement peut comprendre des 15 moyennes mobiles déduites desdites valeurs à partir desdites valeurs. Lesdites moyennes mobiles peuvent être la moyenne desdites valeurs des quatre premiers jours. Lesdits composants principaux peuvent être extraits en utilisant un algorithme NIPALS. Lesdits composants principaux peuvent être extraits selon une décomposition de covariance. Ledit sous-ensemble de composants principaux peut être sélectionné en utilisant une statistique PRESS. Ledit sous-ensemble de composants principaux peut représenter un composant principal. Ledit modèle de fonctionnement normal peut comprendre des valeurs de seuil. L'analyse desdites valeurs réelles peut comprendre la génération de vecteurs. L'analyse desdites valeurs réelles peut comprendre en outre une extraction d'une valeur Hotelling T2 à partir desdits vecteurs. L'analyse desdites valeurs réelles peut 5 comprendre en outre une extraction d'une valeur SPE à partir desdits vecteurs. Ladite étape de comparaison peut comprendre la comparaison de ladite SPE avec sa valeur de seuil correspondante et dans laquelle ladite alarme est générée quand ladite SPE excède sa valeur de seuil correspondante. L'invention divulguée ici inclut un système de supervision de l'intégrité d'un four comprenant un revêtement réfractaire et du métal en fusion. Le système comprend une multitude de thermocouples pour la mesure périodique de la température courante du revêtement réfractaire, un modèle de fonctionnement normal du four, un moyen pour analyser les températures courantes, les moyens d'analyses générant un modèle de fonctionnement réel, et un moyen pour comparer le modèle de fonctionnement réel avec le modèle de fonctionnement normal. Les moyens de comparaison génèrent une alarme quand le modèle de fonctionnement réel dévie du modèle de fonctionnement normal d'une quantité prédéterminée. La présente invention concerne donc également un système pour superviser l'intégrité d'un four, le four comprenant un revêtement réfractaire et contenant du métal en fusion, comprenant: une pluralité de thermocouples pour des mesures périodiques d'une température réelle du revêtement réfractaire; un modèle de fonctionnement normal du four; des moyens pour analyser lesdites températures réelles, lesdits moyens d'analyse générant un modèle de 5 fonctionnement réel; et des moyens pour comparer ledit modèle de fonctionnement réel avec ledit modèle de fonctionnement normal, lesdits moyens de comparaison générant une alarme quand ledit modèle de fonctionnement réel dévie dudit modèle de fonctionnement normal d'une quantité prédéterminée. Ladite température réelle du revêtement réfractaire peut être mesurée tout autour d'une ligne de bain du four. Ledit revêtement réfractaire peut être refroidie par une pluralité de blocs de refroidissement. Lesdits blocs de refroidissement peuvent être fabriqués à partir d'un matériau conducteur. Ledit matériau conducteur peut être du cuivre. Lesdits blocs de refroidissement peuvent comprendre chacun un passage où un fluide de refroidissement peut circuler, ledit passage ayant une sortie. Ledit fluide de refroidissement peut être de l'eau. Lesdits passages peuvent être formés par moulage desdits blocs de refroidissement autour de 30 tubes creux. Lesdits tubes creux peuvent être fabriqués à partir d'un matériau conducteur. Ledit matériau conducteur peut être du cuivre. Lesdites températures du revêtement réfractaire peuvent être mesurées comme une température d'une pluralité desdits blocs de refroidissement. Lesdites températures du revêtement réfractaire peuvent être mesurées comme une température dudit fluide de refroidissement au niveau d'une pluralité desdites sorties. Ledit modèle de fonctionnement normal étant établi durant une période de fonctionnement normal, l'établissement dudit modèle de fonctionnement normal peut comprendre les étapes de: mesure périodique de valeurs normales desdits thermocouples durant la période de fonctionnement normal; génération d'une matrice de données par classement desdites valeurs; extraction de composants principaux à partir de ladite matrice de données; sélection d'un sous-ensemble desdits composants principaux; et mise en place dudit modèle de fonctionnement 25 normal en utilisant ledit sousensemble de composants principaux. L'établissement dudit modèle de fonctionnement normal peut comprendre les étapes de: génération d'une matrice de données par classement 30 desdites valeurs; extraction de composants principaux à partir de ladite matrice de données; sélection d'un sous-ensemble desdits composants principaux; et mise en place dudit modèle de fonctionnement 5 normal en utilisant ledit sous-ensemble de composants principaux. Lesdites valeurs peuvent être tout d'abord prétraitées. Lesdites valeurs prétraitées peuvent comprendre des moyennes mobiles déduites desdites valeurs à partir desdites valeurs. Lesdites moyennes mobiles peuvent être les moyennes desdites valeurs des quatre premiers jours. Lesdits composants principaux peuvent être extraits en utilisant un algorithme NIPALS. Lesdits composants principaux peuvent être extraits selon une décomposition de covariance. Ledit sous-ensemble de composants principaux peut être sélectionné en utilisant une statistique PRESS. Ledit sous-ensemble de composants principaux peut représenter un composant principal. Ledit modèle de fonctionnement normal peut comprendre des valeurs de seuil. Lesdits moyens d'analyse peuvent générer des vecteurs à partir desdites températures réelles. Lesdits moyens d'analyse peuvent extraire une valeur Hotelling T2 à partir desdits vecteurs. Lesdits moyens d'analyse peuvent extraire une valeur SPE à partir desdits vecteurs. Lesdits moyens de comparaison peuvent comparer ladite SPE avec sa valeur de seuil correspondante, lesdits moyens de comparaison générant ladite alarme lorsque ladite SPE dépasse sa valeur de seuil correspondante. D'autres objets, avantages et caractéristiques de la présente invention seront mis en évidence tout au long de la description non restrictive qui suit, en utilisant des exemples seulement avec des schémas ajoutés en référence. BRÈVE DESCRIPTION DES FIGURES Dans les schémas joints: La figure 1 est une vue en perspective des fours continus de conversion de cuivre pour illustration de l'invention présente; La figure 2a est une vue de côté du foyer d'un four de conversion pour illustration de la présente invention; La figure 2b est une vue détaillée du foyer de la figure 2a; La figure 3a est une vue de dessus d'un bloc de refroidissement pour illustration de la 30 présente invention; La figure 3b est une vue de côté d'un bloc de refroidissement, pour illustration de la présente invention; La figure 3C est une vue sur le plan le long de 3c-3c dans la figure 3b; La figure 3d est une vue du plan le long de 3d-3d de la figure 3a d'un bloc de refroidissement, 10 considéré comme illustration de la présente invention: La figure 4 est une vue de dessus du foyer d'un four de conversion, considéré comme illustration de la présente invention; La figure 5 représente un diagramme d'un système de refroidissement pour le refroidissement d'un four, considéré comme illustration de la présente invention; et La figure 6 est un diagramme de l'acquisition de données et du système de supervision, système pour un four de conversion considéré comme illustration de la présente invention, DESCRIPTION DE MODES DE RÉALISATIONS DE L'INVENTION La présente invention est une méthode pour indiquer une opération anormale d'un four à haute température contenant des matières en fusion et un système pour prédire des changements d'intégrité d'un four à haute température contenant les matières en fusion. Une interprétation de mesures effectuées sur le four, incluant entre autres une mesure des températures du revêtement réfractaire, utilisant une analyse multi variables, augmente considérablement une sensibilité de détection de conditions indésirables sans déclencher des alarmes. Ceci est dû à des variations normales du procédé. D'autres mesures pourraient être ajoutées pour améliorer la performance telles qu'une mesure de flux entrants, incluant des flux de gaz et de solides ajoutés, un flux de produits retirés, incluant les gaz et les matières fondues, et une mesure d'une composition du flux entrant. Des variables additionnelles liées à la supervision peuvent être calculées à partir de ces mesures et additionnées à l'analyse telles une chaleur des fondants et une estimation d'une épaisseur des revêtements. La supervision multi variables utilise un modèle pour produire un petit nombre de variables qui résument l'état du procédé. L'état du procédé est contenu dans un large ensemble de variables qui sont des entrées pour le modèle. Le modèle est calibré à partir d'un historique de données prises à un moment où le procédé était estimé comme normal. Le modèle est alors appliqué aux nouvelles valeurs et les variables produites qui sont supervisées, permettent d'indiquer si l'état du procédé a changé. Les avantages d'une supervision multi variables par rapport à une supervision individuelle de toutes les variables d'entrées du modèle sont: une réduction du nombre de variables nécessaires pour la supervision, une meilleure sensibilité aux erreurs qui est indiquée par les changements dans la relation entre variables et une réduction des fausses alarmes. Quand le nombre de variables mesurées est grand, il est souvent remarqué que les variables sont fortement corrélées entre elles et avec une matrice de covariance qui est quasi singulière. Des approches pour réduire la dimension de l'espace contenant les variables dans certains cas incluent l'Analyse de Composants Principaux (ACP) et l'Analyse Partielle des Moindres Carrées (PMC). L'ACP est utilisée comme une base de développement de modèles dans cette invention, en comprenant bien que le PMC est également applicable ici. L'ACP permet d'expliquer la structure de variance-covariance d'un ensemble de variables à partir de quelques combinaisons linéaires de ces variables. Ses objectifs globaux sont la réduction de données et son interprétation. De plus, une analyse de composants principaux (ACP) révèle souvent des relations qui n'étaient pas envisagées au préalable, ce qui permet une interprétation supplémentaire. L'ACP peut réduire la dimension d'un nombre 30 important de mesures de procédés hautement corrélées en projetant l'information des espaces de mesures originaux dans un espace de dimension plus petite défini par une manipulation de variables latentes. Prenons un exemple de mesures avec n observations sur k variables y, le premier composant principal de y est défini comme la combinaison linéaire, t, = p, y, qui a une variance maximum dépendant de 1 pli = 1. Le deuxième composant principal est la combinaison linéaire définie par t2 = pz y, lequel a une variance maximum dépendant de p2H=1, et dépendant du fait qu'il soit non corrélé avec le premier (vecteurs perpendiculaires). Même processus de calcul pour les k composants principaux. En effet, l'analyse ACP décompose la matrice d'observation Y comme suit: k Y=TPT =Et (1) i=I avec t,Ttj =0,(i j) et p, Tpj =0,(i j) . L'ACP est dépendante de l'échelle, et donc la matrice Y doit être échelonnée de façon significative. En pratique, le besoin de tous les k composants principaux est rare, sachant que la variabilité des données est contenue typiquement dans les premiers composants. Autrement dit, bien que les k composants principaux soient requis pour reproduire la variabilité totale du système, souvent la majeure partie de cette variabilité concerne uniquement les m premiers composants principaux. Il y a presque autant d'information dans m composants principaux que dans les k variables originales (m En général, le nombre m de composants principaux par le PRESS est déterminé pour une matrice de données Y en augmentant le nombre de composants principaux successivement jusqu'à ce que la prédiction complète du yième élément ne soit plus significative. Le Yième élément est prédit en se basant sur la sous-matrice de Y qui n'inclut pas le Yième élément. Les modèles sont créés par apprentissage à travers un ensemble de valeurs historiques. En établissant un modèle ACP basé sur les données historiques récupérées quand la cause de variation commune est la seule présente, le comportement futur peut être confronté au modèle (généralement référencé comme un modèle en contrôle ). Ainsi, le modèle ACP est construit, basé sur un historique de données récupérées pendant des périodes d'opérations où la performance était bonne. Chaque période contenant des variations provenant d'évènements spéciaux que l'on souhaite détecter dans le futur sont omis à ce stade. Le choix de l'ensemble de référence conditionne le succès de l'application de la procédure. Quand les données sont auto- corrélées en série, les matrices X et Y peuvent être augmentées avec un léger décalage dans de temps, de façon à représenter l'aspect dynamique du procédé et des perturbations. Les temps morts entre les variables sont représentés par des temps discontinus. Développement d'un modèle Le développement d'un modèle de l'invention est avant tout un exercice de recherche de données, c'est-à-dire qu'il s'agit de l'analyse d'un ensemble de données large pour déterminer des relations entre des variables et pour présenter les données à l'utilisateur pour qu'elles apparaissent significatives. Les relations et les synthèses de données provenant de cet exercice sont considérées comme les modèles. Le procédé de recherche de données dans l'ensemble de valeurs, c'est-àdire dans la recherche de précision, de représentations synthétiques utiles et pratiques de certains aspects des données, implique plusieurs étapes: É Détermination de la nature et la structure de la représentation à utiliser; É Quantifier et comparer les différentes représentations de données (c'est-à-dire pouvoir établir une fonction d'évaluation); É Choisir un algorithme d'optimisation de la fonction d'évaluation; et É Décider quels principes de gestion de données sont requis pour implémenter les algorithmes efficacement. De cette façon, un système de contrôle peut analyser une quantité importante de données en simplifiant la manière dont il est utilisé. De cette façon, toutes les variables ne sont pas modélisées individuellement mais sont plutôt combinées en utilisant le modèle et les sorties du modèle supervisé. Des modèles fondamentaux ont été construits et optimisés pour leur usage dans la supervision de procédés et la détection de problèmes. Quoi qu'il en soit, construire de tels modèles ou modifier des modèles généraux déjà existants d'une usine en particulier, requiert du temps et des efforts. De plus, les équations théoriques fournissent seulement une structure de modèle et beaucoup de paramètres doivent être ajustés en se référant à des experts ou en utilisant des données d'usine. On peut rajouter que les mécanismes physiques et chimiques pourraient ne pas être maîtrisés et des données en ligne pourraient être non accessibles ou imprécises. Une bonne approche pour modéliser un procédé avec l'objectif de prédire des comportements anormaux de procédés implique le développement d'un modèle pour un comportement normal d'un procédé. Pour les procédés complexes, le modèle de comportement normal est extrait à partir des historiques constitués pendant des périodes de fonctionnement normal du procédé. L'historique de valeurs est constitué à l'aide d'un nombre important de capteurs positionnés tout au long du procédé. Il est évident que l'historique constitué pour des systèmes complexes est plus conséquent et l'étape d'extraction de modèle pour un comportement normal implique nécessairement le support de systèmes de traitement de données. Modèles multiples Au moins deux modèles sont implémentés. Un modèle utilise des variables d'entrées dont les moyennes n'ont pas été ajustées pour la déviation dans le temps (longue période) et au moins un modèle a des variables d'entrées dont les moyennes ont été ajustées pour la déviation (courte période). La compensation de la déviation pourrait être calculée en calculant une moyenne des échantillons d'entrées sur une période de temps qui est assez courte pour qu'aucune déviation sérieuse ne soit apparue. Différentes méthodes pourraient être utilisées pour différents modèles ou différentes variables entrées dans le même modèle. Un filtre passe-haut pourrait aussi être utilisé pour éliminer les changements dans les données qui apparaissent sur une longue échelle de temps et en ciblant le modèle sur une courte période de temps. Application de l'invention sur un four convertisseur 15 continu Mitsubishi. En se référant à la figure 1, l'invention sera appliquée sur un four de convertisseur continu Mitsubishi comme illustration. Le procédé Mitsubishi est une technologie de fonte et de conversion de cuivre qui utilise 3 fours: un four cylindrique pour la fonte 10, un four électrique elliptique de nettoyage de scorie 12 et un four de conversion cylindrique 14. Les trois fours sont connectés par des conduits (voir 16), à travers lesquels toutes les matières en fusion circulent par gravité en continu. Du cuivre issu d'une phase de conversion est délivré par gravité vers un four d'attente 18 (ou vers une paire de fours à anode, non montrée). Un concentré de cuivre (Cu: 30%, S: 30%, Fe: 25%, Gangue: 15%) est injecté à travers des lances avec de l'air enrichi en oxygène dans le four de fonte où il est fondu et oxydé par réaction exothermique pour former un mélange fondu de matte (Cu:68%) et scorie. La matte est séparée de la scorie dans le four de nettoyage par densité différentielle (les matières plus lourdes circulent vers le four de conversion). L'oxydation de la matte se poursuit dans le four de conversion jusqu'à atteindre 98-99% de cuivre et moins de 0,8% de souffre. Le cuivre fondu est purifié dans les fours à anodes (non montrés) par oxydation et réduction pour produire des anodes de cuivre (Cu:99,4%), et une bande produite par roulement est coupée en anodes de cuivre (non montré). Le mélange de matte et de scorie formée dans le four de fonte 10 circule en continu dans le four de nettoyage 12, où la partie la plus dense est séparée de la scorie. La matte est alors transférée vers le four de conversion 14, pour être convertie en continu en cuivre fondu et scorie. La dernière est granulée avec de l'eau, séchée, et recyclée vers le four de fonte 10, alors que le cuivre fondu est transféré vers le four d'attente 18 où il est transporté par grue vers la paire de fours à anodes (non montré) pour un moulage en anodes. Le moulage d'anodes peut être fait par Roue ou par Moulage Double Bande Hazelett . Chaque four dans le circuit peut être considéré comme un réacteur a l'état stable. Une ligne de bain dans chaque four est constante, permettant une configuration simple de réfractaires et de briques de refroidissement. Un contrôle du procédé de fonderie maintient la concentration de cuivre dans la matte à une valeur constante et maintient des conditions optimales d'opération du début jusqu'au four d'attente. En se référant maintenant à la figure 2a et 2b, une section transversale de la portion la plus basse du four de conversion 14 y est représentée. Le four de conversion 14 est constitué d'une sorte de bol fabriqué à partir d'une structure plane d'acier 22 et revêtue avec une structure composite pour une première couche 24 de, par exemple, alumine/plastique et pour une deuxième couche, par exemple, de briques réfractaires moulées fabriquées à partir de chrome magnésie. Le mélange de haute alumine peut être contraint à de fortes densités et températures ce qui réduit la possibilité de craquements et assure un renforcement des lignes à hautes températures. Du cuivre fondu 28 est maintenu dans le four de conversion 14 au niveau du revêtement réfractaire et, dû au principe de continuité du procédé Mitsubishi, une même ligne de bain 30 est maintenue entre du cuivre blister 32 et une couche de scorie 34 avec le reste au-dessus du cuivre blister 32. Une bouche 36 est placée au bas du four de conversion 14 pour pouvoir drainer le cuivre hors du four lors d'opération de maintenance. En se référant maintenant à la figure 3a jusqu'à 3d en ajoutant les figures 2a et 2b, un système de refroidissement, constitué d'une série de blocs de refroidissement à l'eau comme montré en 38. Les blocs de refroidissement 38, qui sont fabriqués à partir par exemple d'un bloc de matériau conducteur tel que le cuivre, moulé en tubes creux comme montré en 40, formant ainsi une série de tubes permettant une circulation d'eau. Le liquide est pompé dans les blocs de refroidissement 38 par une admission 42, circule dans les blocs de refroidissement 38 et sort par une sortie montrée en 44. Une face arrondie chaude 46 du bloc de refroidissement 38 est constituée d'une série de rainures horizontales et verticales comme montré en 48 et qui est en contact avec une face arrière d'un revêtement réfractaire 26 qui protège le bloc de refroidissement 38 du cuivre fondu 28. De plus, des puits thermométriques, plus connus sous le terme anglo-saxon thermowells , comme montré en 50, sont fabriqués à partir de tuyaux de type 80 AISI 304L moulés dans le bloc de refroidissement 38 en différents points dans lesquels des thermocouples sont insérés pour mesurer une température. En se référant à la figure 4 en addition des figures 2a et 2b, les blocs de refroidissement 38 sont arrangés les uns à côté des autres pour former un 2871223 25 anneau autour du four de conversion 14 au niveau de la ligne de bain 30. La matte de cuivre fondu est introduite dans le four de conversion 14 en provenance du four de nettoyage (12 sur la figure 1) par l'entrée de matte 52. Une bouche 54 au niveau de la ligne de bain permet d'évacuer le cuivre blister par gravité par un conduit couvert dans le four d'attente (18 figure 1). En plus, une sortie pour la scorie 56 permet d'évacuer la scorie 34 de la surface du cuivre blister 32. En se référant à la figure 5, comme indiqué précédemment, le fluide de refroidissement, tel que l'eau, circule à travers le bloc de refroidissement 38 par une série d'entrées 42 et de sorties 44 par lesquelles on refroidit la face arrière du revêtement réfractaire 26 au niveau de la ligne de bain. Dans l'illustration présente, trente deux (32) circuits sont fournis au niveau de la ligne de bain à travers desquels circulent 200 litres d'eau par minute. Les 32 circuits sont disposés en parallèle pour que 6400 litres d'eau par minute puissent être utilisés pour le refroidissement de blocs 38. Bien que non montré, l'eau de refroidissement est envoyée aussi à travers le toit pour le four de conversion 14 pour refroidir cette partie. Toujours en se référant à la figure 5, l'eau de refroidissement circule par l'intermédiaire d'une série de pompes contrôlables 58, telles que les pompes du type 150 HP BJ VT fonctionnant à 1800 rotations par minutes (RPM) qui tire l'eau d'une cuve chaude 60 et propulse l'eau à travers des tuyaux 62. Le flux d'eau à travers le réseau de tuyaux 62 est contrôlé par la vitesse des pompes et une série de valves contrôlables 64, lesquelles interconnectent différentes sections du réseau de tuyau. Les valves peuvent être utilisées pour éviter que l'eau trop chaude entre dans le réseau de tuyau. Pour prévenir la défaillance d'une pompe, du fluide de refroidissement supplémentaire pourrait être accessible à partir d'une tour d'eau auxiliaire 70. Pour illustrer ce point, la tour d'eau 70 est connectée au réseau de tuyaux 62 par une valve type simple- aller 72 et une valve contrôlable 74 qui est activée par un capteur de pression 76. L'eau chaude revient des blocs vers le réservoir 60 par un tuyau de retour 78. L'eau dans le réservoir 60 est refroidie par transfert en utilisant une pompe 80 et un tuyau 82 connecté à une tour d'eau de refroidissement 84. L'eau refroidie va de la tour de refroidissement 84 vers un bassin de refroidissement 86. L'eau contenue dans le bassin 86 est pompée vers d'autres parties du système (indiquées par le numéro 88), par exemple vers le four de nettoyage de scorie (12 sur la figure 1) par une pompe 90. Ces pompes sont, par exemple, des pompes du type 300HP opérant à 1800 RPM. L'eau de refroidissement est renvoyée vers le réservoir en provenance des points 88 ci-dessus mentionnés, par l'intermédiaire d'un second tuyau de retour 92. Des ajouts d'eau dans le système de refroidissement sont effectués pour compenser les pertes liées à l'évaporation. En se référant à la figure 3a jusqu'à 3d, il y a de multiples thermowells 50 par bloc de refroidissement 38 pour l'insertion d'un thermocouple (non montré), permettant ainsi la mesure à distance et enregistrement de température des blocs de refroidissement 38 pour un point donné dans le temps. En se référant à la figure 4, dans l'illustration présente quatre-vingtquatre (84) thermocouples du type K-Type 94, trois (3) pour chacun des vingt-huit (28) blocs de refroidissement 38 sont disposés autour de la ligne de bain du four de conversion 14. Les thermocouples de type Ktype ont une plage de fonctionnement entre 250 K et 1644 K, et une plage nominale entre 672 K et 11366 K. Deux (2) thermocouples comme montré en 94 sont placés à l'intérieur de deux des puits thermométriques thermowells 50 moulés dans le bloc 38 alors que le troisième thermocouple est attaché (en utilisent un puit thermométrique - non montré) à la sortie 44 de chaque bloc de refroidissement 38. Noter que dans l'illustration présente, aucun thermocouple n'est utilisé pour prendre des mesures dans les blocs immédiatement adjacents à la bouche de cuivre blister 54 ou à la sortie scorie 56, bien que dans cette invention cela soit tout à fait possible. En se référant à la figure numéro 6, les lectures de température à partir de thermocouples 94 ont été échantillonnés par un module de contrôle 96 et la valeur transmise par un système de communication 98, par exemple avec un réseau local (LAN en anglais), vers un système de supervision de contrôle de température 100, De plus, un débit d'oxygène 102 dans le four de conversion est échantillonné en permanence avec le module de contrôle 96 et transmis au système de supervision 100, le flux de l'oxygène dans le four indique que le four est en effet en opération. Les valeurs échantillonnées à partir des quatre-vingt-quatre (84) thermocouples 94 constituent un ensemble de valeurs corrélées. Les thermocouples 94 sont corrélés dans le sens où les températures tendent à varier ensembles. En attendant une brèche dans le revêtement réfractaire, les changements de conditions de murs du four ou les accumulations et/ou une défaillance de procédé ou d'équipement sont indiqués par une ou plusieurs déviations de températures à partir d'un schéma de fonctionnement normal. Pendant le four en opération, les données échantillonnées sont stockées dans un système de stockage 104 pour pouvoir être réutilisées plus tard par un système d'analyse 106. Les tâches primaires du système d'analyse 106 comprennent une première étape de génération de modèle dans un fonctionnement normal 108 et en seconde étape le traitement de données pour déterminer une représentation du système des opérations en cours 110 pour le comparer avec le modèle d'opérations normales 108. Les deux modèles, normale opération et représentation de l'opération en cours, sont accessibles au système de supervision 100 qui compare la représentation du système d'opérations courantes 110 avec les modèles de système en fonctionnement normal 108 afin de déterminer si le four fonctionne anormalement. Dans la présente illustration, l'opération anormale du four est une indication que le revêtement réfractaire du four est sur le point d'être percé par le cuivre fondu contenu dans le four. Le système de supervision 100 génère un affichage significatif pour l'opérateur, en utilisant un affichage visuel 112, comme un écran à tube cathodique (dont l'abréviation est CRT ), En particulier, le système de traitement des données génère des messages d'alarme 114 à l'affichage 112 ou par message électronique par exemple. Sur une détection d'opération anormale, le système de supervision peut aussi agir de façon appropriée pour restaurer le système de fonctionnement normal et protéger l'intégrité du four, par exemple en éteignant le four. Ces étapes incluent, par exemple, l'arrêt de l'air enrichi dans le four de conversion, impliquant les validations et l'arrêt du four de fonte. Comme indiqué préalablement, afin de générer les modèles de système de fonctionnement normal, le système d'analyse de données 106 lié à la température du revêtement réfractaire et de l'eau utilisée pour le refroidissement et collectées sur une longue période de temps et stockées dans le système de stockage 104. Dans ce sens, une fois le four de conversion rempli de cuivre en fusion et en opération, chacun des quatrevingt-quatre (84) thermocouples 94 est échantillonné régulièrement avec un taux d'échantillonnage de quelques secondes, bien qu'un taux d'échantillonnage différent pourrait être utilisé. En effet, la sélection du taux d'échantillonnage est un compromis entre les données générées et un niveau de précision acquis. Bien que les variables d'entrées pour les modèles soient des températures mesurées par les quatre-vingt-quatre (84) thermocouples 94 de la ligne de bain seulement (comme il a été observé que dans la majorité des problèmes vis-à-vis des problèmes d'intégrité du revêtement réfractaire apparaissaient au niveau de la ligne de bain, ce qui permit de déduire que les thermocouples de la ligne de bain pourraient fournir les plus fortes indications de changement dans la ligne de bain), d'autres mesures de températures, comme d'autres paramètres de procédés tels que les débits d'oxygène et les débits des flux entrants sont disponibles mais jamais utilisés. Quoi qu'il en soit, dans le contexte de cette invention, ces paramètres pourraient être utilisés comme entrée pour le modèle utilisé par la suite pour contrôler le processus de conversion de cuivre. Pour permettre un apprentissage du modèle ACP, un ensemble de données d'apprentissage constitué de données collectées sur plusieurs mois d'opération a été utilisé. Bien que collectées sur une période de temps étendue, la durée de temps pendant laquelle les donnés sont collectées doivent seulement être suffisantes pour fournir une bonne représentation des opérations du four. Dans ce sens, les données provenant de plusieurs périodes successives d'opération pourraient être combinées pour fournir la base du modèle. Les données collectées sont analysées hors-ligne en utilisant un logiciel d'analyse MonitorMVTM de Perceptive Engineering Ltd. (Bien que beaucoup de logiciel commerciaux d'analyse pourrait suffire, par exemple SlMCA-PTM de UMETRICS or UNSCRAMBLERTM de CAMO). La première étape dans l'analyse était une génération d'une matrice de données d'un modèle de grande plage (Long Range Model en anglais, ou LRM) et d'une matrice de données d'un modèle de courte plage (Short Range Model en anglais, ou SRM). Dans ce sens les données dans la matrice SRM sont prétraitées en utilisant une fenêtre flottante qui soustrait en moyenne les quatre jours précédents des données brutes précédentes pour les placer dans la matrice afin de prendre en considération toute dérive des valeurs de température sur un plus long terme dans les valeurs de température échantillonnées du four. Le prétraitement de données ainsi réalisé donne une méthode avec laquelle une mesure de dérive peut être compensée. La différence de réponse entre le LRM et le SRM donne une 2871223 32 indication du taux de dérive du four. Quoi qu'il en soit, les changements pour lesquels la compensation SRM pourrait manquer ont été indiqués par la LRM. La matrice de données LRM et la matrice de données SRM sont alors décomposées pour fournir les coefficients utilisés par le modèle ACP. Un nombre d'algorithmes différents pourraient être utilisés pour calculer les composants principaux d'un ensemble de données, par exemple l'algorithme NIPALS, Décompression ou Covariance. L'algorithme NIPALS donne des résultats numériques plus précis quand on le compare avec les méthodes Décompression et Covariance, mais il est plus lent pour le calcul. Plus de détails sur ces algorithmes ne sont pas nécessaires ici. Les résultats de la décomposition des matrices de données LRM et SRM sont les composants principaux. Le nième composant principal de p variables aléatoires est représenté par les coefficients d'une fonction linéaire de la forme: P a X = anlXl +an2X2 +...+anpx = Ean x1 (3) Une fois le nième composant principal déterminé, la fonction linéaire a' +Ix est recherché et non corrélée avec a' x et a une variance maximale. Comme résultat, bien que plus de p composants principaux peuvent être trouvés, la masse de variation dans x sera 30 comptabilisée par m composants principaux, ou m p. Comme établi au préalable, afin de sélectionner un nombre de composants principaux, le PRESS statistique est utilisé. Utilisant la méthode proposée par Wold, la PRESS statistique de m composants principaux peut être déterminée en utilisant l'équation suivante: n p PRESS(m) = E E (m xi,/ )2 (4) i=1 j=1 Pour décider s'il faut inclure le m ième composant principal, le ratio R est examiné: R= PRESS(m) n p xv i=1 j=1 Si R En appliquant la méthodologie précédente pour l'apprentissage d'un ensemble de données, deux composants principaux permettant d'obtenir de bons résultats ont d'abord été trouvés. Quoi qu'il en soit, pendant l'opération, il a été observé que deux (5) )2 composants principaux provoquaient trop de fausses alarmes. Le modèle ACP réduit un grand nombre de valeurs d'entrées à quelques composants principaux qui peuvent être utilisés pour créer une estimation de la valeur brute de chaque variable. Après cela, tout le signal original n'est pas traité, même en utilisant l'ensemble de données d'apprentissage pour créer le modèle. C'est en fait un avantage que pendant le fonctionnement normal la partie du signal brute qui manque aux projections du modèle, puisse être interprété comme un signal de bruit aléatoire. Dans des conditions anormales, la différence entre le signal brute et les projections du modèle est utilisé pour déterminer quel(s) thermocouple(s) est (sont) responsable(s) de la déviation par rapport au fonctionnement normal. Dans l'application, le modèle ACP est utilisé pour générer des vecteurs composant principal tj à partir desquels un graphe de type Hotelling T2 est généré, ainsi qu'un graphe SPEx (Square Predicted Error, ou erreur de prédiction au carré). Les graphes Hotelling T2 et SPEx, sont utilisés pour reconnaître les courbes représentant les valeurs des variables (exemple: les températures du revêtement réfractaire mesurées par les thermocouples). Les graphes Hotelling T2 et SPEx sont régénérés périodiquement et affichés sur l'interface d'affichage. Pour illustrer, les graphes Hotelling T2 et SPEx sont déterminés comme suit: les vecteurs tj peuvent être déterminés comme suit: tj = a;xj, j =1, 2,...,m (6) où m est le nombre de composants principaux dans le modèle. Le graphe Hotelling T2 peut être extrait des vecteurs d'un modèle ACP si l'on se réfère à la formule suivante: m t 2 2 m t T2 _ =E '- m 2 =1 /Îj j=1 Sti où Stj est la variance estimée de la variable latente tj correspondante. La variance estimée de la variable latente est déterminée à partir des vecteurs issus de l'ensemble des données modélisées selon l'équation suivante: N s2 N -1 (8) où N est le nombre d'observations. Le graphe Hotelling T2 peut être utilisé pour vérifier si une nouvelle observation de mesures sur k variables de procédé se projette sur l'hyperplan à l'intérieur des limites déterminées par l'ensemble de données d'apprentissage. Le graphe Hotelling T2 indique (7) l'étendue de la nouvelle observation dans l'hyperplan à partir du point centre de l'ensemble des données utilisées pour l'apprentissage des modèles. Ainsi, cela donne une indication sur la déviation du modèle par rapport à un comportement jugé normal. Le graphe SPE peut être calculé selon la formule suivante: k SPEx = J=1 2 neti+,J xnew,J J (9) où x,,,, est calculée à partir d'un modèle ACP. SPEx est la somme des carrés des erreurs résiduelles normalisées. SPEx détecte les occurrences de nouveaux évènements qui causent un éloignement du procédé par rapport à l'hyperplan défini par les données d'apprentissage. Ainsi, SPEx fournit une mesure de la correspondance entra les valeurs du modèle ACP et les valeurs mesurées. Des valeurs faibles de SPE indiquent que le four se comporte de la même façon que le four utilisé pour réaliser l'apprentissage du modèle ACP (fonctionnement normal). Une haute valeur SPE est une indication du contraire (opération anormale). Une autre caractéristique du modèle ACP est qu'il ne prédit pas les valeurs échantillonnées dans le temps. À la place, toutes les valeurs associées au modèle ACP font partie du même échantillonnage dans le temps (bien que certains échantillons proviennent de temps d'échantillonnage différent, et bien que non développé dans la présente invention). C'est plus précis de se référer au modèle de projections' qu'au modèle de prédictions'. L'ensemble de données est injecté un nombre de fois dans le modèle, ce qui permet l'identification et le retrait de portions de cet ensemble qui ne représentent pas le fonctionnement normal. Après ce retrait, le modèle est régénéré. Le résultat final de ce processus itératif est de stabiliser le modèle représentant le fonctionnement normal du four. Le développement de modèles de courte plage et de longue plage ci-dessus a été implémenté dans le système supervisé de contrôle de la température du four. La réponse initiale du système de contrôle à été de déclencher une alarme quand le système supervisé à été observé en dehors du fonctionnement normal donnée par le modèle. Pendant l'opération, les séries d'étapes qui suivent pourraient être répétées jusqu'à ce qu'une condition d'alarme soit déterminée. A noter que bien que les données soient échantillonnées à partir de chaque thermocouple toutes les deux ou trois secondes, les données sont injectées dans le logiciel MonitorMV pour une analyse toutes les minutes. É Récupère le fonctionnement réel: les mesures sont lues et échantillonnées à partir des thermocouples; É Pré-traitement des mesures pour le modèle à plage courte: une moyenne sur quatre jours du mouvement est déduit de chacun des quatre-vingt- quatre (84) mesures pour le modèle de courte plage; É Analyse du fonctionnement réel: génère les vecteurs, Hotelling T2 et SPE: É Déclenchement de l'alarme: (1) vérifie SPE par rapport aux limites, déclenche l'alarme et continue sur (2) la vérification des erreurs résiduelles par rapport aux limites, déclenche l'alarme et continue sur (les vérifications peuvent inclure plusieurs erreurs résiduelles dans une région au-delà des limites), (3) extinction de l'air enrichi et (4) l'enquête sur la source d'alarme; et É Résoudre les alarmes: identification des cinq (5) thermocouples ayant les plus larges contributions. Différents niveaux d'alarme sont déclenchés dépendamment de leurs liens avec l'hyperplan. En général, le paramétrage des alertes et alarmes sont effectués en deux étapes. Les niveaux d'alarmes sont initialement déterminés hors-ligne en utilisant des données historiques de procédés. Un processus itératif est alors utilisé pour extraire les limites de détection appropriées, c'est-à-dire afin de déterminer les limites qui vont très rarement déclencher les alarmes dans des conditions normales d'opération, et souvent dans les conditions anormales. Une fois le système de supervision opérationnel, les niveaux de variables supervisées et toute alarme fausse ou manquée est utilisée pour ajuster les limites des alarmes. Les niveaux d'alarme sur SPE sont 200 pour l'alerte d'avertissement, 300 pour une alerte critique et 800 pour une alerte supercritique qui devrait déclencher toute la séquence d'arrêt du four automatiquement. Une méthode itérative similaire devrait également être utilisée si on introduisait d'autres thermocouples une fois le système de supervision déjà actif. Les limites sont ajustées en se basant sur la fréquence d'alarmes et d'alarmes fausses ou manquées pendant l'opération actuelle du four. En plus des alarmes déclenchées, des messages électroniques de notification sont envoyés par un mécanisme existant dans le système quand la SPE dépasse un certain niveau, plus concrètement quand la SPE dépasse 300. De plus, les cinq (5) thermocouples qui contribuent le plus sont identifiés et dévoilés à l'opérateur à l'aide d'un diagnostique des alarmes. Les mesures de thermocouples particuliers peuvent être temporairement retirés du système de supervision en les masquant' (dans ce cas les méthodes de données manquantes sont utilisées, par exemple, basées sur l'algorithme NIPALS ou peuvent être retirées définitivement si elles sont la source de la plupart des fausses alarmes. Les températures différentielles dans les refroidisseurs sont incluses initialement mais estimées inappropriées pour la supervision. Elles sont ainsi retirées du système de supervision. Les modèles ont aussi besoin d'être périodiquement reconstruits avec de nouvelles données quand le four change de façon significative ou lorsque des thermocouples ont été ajoutés. Ceci est fait après que le four ait été reconstruit, surtout quand assez de données aient été réunies pour avoir des échantillons représentatifs du nouveau four Bien que l'invention présente soit décrite ci-dessus par illustration, cette représentation peut être modifiée à souhait, à l'intérieur des limites de la présente invention, sans s'éloigner de l'esprit et de la nature du sujet de la présente invention. REVENDICATIONS 1. Méthode de supervision de l'intégrité d'un four (10, 12, 14) contenant du métal en fusion (28), caractérisée en ce qu'elle comprend les étapes suivantes. extraction d'un modèle de fonctionnement normal (108) du four (10, 12, 14) à partir d'une pluralité de variables du four (10, 12, 14); mesure périodique de valeurs réelles de ladite 10 pluralité de variables du four (10, 12, 14); analyse desdites valeurs réelles, ladite étape d'analyse résultant en une représentation de fonctionnement réel (110); comparaison de ladite représentation de fonctionnement réel (110) avec ledit modèle de fonctionnement normal (108); et génération d'une alarme (114) quand ladite représentation de fonctionnement réel (110) dévie dudit modèle de fonctionnement normal (108) d'une quantité prédéterminée. 2. Méthode selon la revendication 1, caractérisée en ce que ladite étape d'extraction inclut des mesures périodiques de valeurs normales de ladite pluralité de variables du four (10, 12, 14) pendant une période de fonctionnement normal et analyse lesdites valeurs normales, ladite analyse aboutissant au dit modèle de fonctionnement normal (108). 3. Méthode selon la revendication 1, caractérisée en ce que le four (10, 12, 14) inclut un revêtement réfractaire (26) et lesdites variables du four incluent une pluralité de températures dudit revêtement réfractaire (26). 4. Méthode selon la revendication 3, caractérisée en ce que ledit revêtement réfractaire (26) est refroidie par une pluralité de blocs de refroidissement (38). 5. Méthode selon la revendication 4, caractérisée en ce que lesdits blocs de refroidissement (38) sont fabriqués à partir d'un matériau conducteur. 6. Méthode selon la revendication 5, 15 caractérisée en ce que ledit matériau conducteur est du cuivre. 7. Méthode selon la revendication 4, caractérisée en ce que lesdits blocs de refroidissement (38) ont au moins un passage où un fluide de refroidissement peut circuler, lesdits passages ayant une sortie (44). 8. Méthode selon la revendication 7, 25 caractérisée en ce que ledit fluide de refroidissement est de l'eau. 9. Méthode selon la revendication 7, caractérisée en ce que lesdits passages sont formés par 30 moulage desdits blocs de refroidissement (38) autour de tubes creux (40). 10.Méthode selon la revendication 9, caractérisée en ce que lesdits tubes creux (40) sont fabriqués à partir d'un matériau conducteur. 11. Méthode selon la revendication 10, caractérisée en ce que ledit matériau conducteur est du cuivre. 12.Méthode selon la revendication 4, caractérisée en ce que lesdites températures du revêtement réfractaire (26) sont mesurées comme une température d'une pluralité desdits blocs de refroidissement (38). 13.Méthode selon la revendication 7, caractérisée en ce que lesdites températures du revêtement réfractaire (26) sont mesurées comme une température dudit fluide de refroidissement au niveau d'une pluralité desdites sorties (44). 14.Méthode selon la revendication 2, caractérisée en ce que l'analyse desdites valeurs normales comprend les étapes de: génération d'une matrice de données par classement desdites valeurs; extraction de composants principaux à partir de ladite matrice de données; sélection d'un sous-ensemble desdits composants principaux; et mise en place dudit modèle de fonctionnement 2871223 44 normal (108) en utilisant ledit sous-ensemble de composants principaux; 15.Méthode selon la revendication 14, 5 caractérisée en ce que lesdites valeurs sont tout d'abord prétraitées. 16.Méthode selon la revendication 15, caractérisée en ce que le prétraitement comprend des moyennes mobiles déduites desdites valeurs à partir desdites valeurs. 17. Méthode selon la revendication 16, caractérisée en ce que lesdites moyennes mobiles sont 15 la moyenne desdites valeurs des quatre premiers jours. 18.Méthode selon la revendication 14, caractérisée en ce que lesdits composants principaux sont extraits en utilisant un algorithme NIPALS. 19.Méthode selon la revendication 14, caractérisée en ce que lesdits composants principaux sont extraits selon une décomposition de covariance. 20.Méthode selon la revendication 14, caractérisée en ce que ledit sousensemble de composants principaux est sélectionné en utilisant une statistique PRESS. 21.Méthode selon la revendication 14, caractérisée en ce que ledit sousensemble de composants principaux représente un composant principal. 22.Méthode selon la revendication 14, 5 caractérisée en ce que ledit modèle de fonctionnement normal comprend des valeurs de seuil. 23.Méthode selon la revendication 22, caractérisée en ce que l'analyse desdites valeurs 10 réelles comprend la génération de vecteurs. 24.Méthode selon la revendication 23, caractérisée en ce que l'analyse desdites valeurs réelles comprend en outre une extraction d'une valeur Hotelling T2 à partir desdits vecteurs. 25.Méthode selon la revendication 24, caractérisée en ce que l'analyse desdites valeurs réelles comprend en outre une extraction d'une valeur SPE à partir desdits vecteurs. 26.Méthode selon la revendication 25, caractérisée en ce que ladite étape de comparaison comprend la comparaison de ladite SPE avec sa valeur de seuil correspondante et dans laquelle ladite alarme est générée quand ladite SPE excède sa valeur de seuil correspondante. 27.Système pour superviser l'intégrité d'un four (10, 12, 14), le four comprenant un revêtement réfractaire (26) et contenant du métal en fusion (28), caractérisé en ce que le système comprend: une pluralité de thermocouples pour des mesures périodiques d'une température réelle du revêtement réfractaire (26); un modèle de fonctionnement normal (108) du four; des moyens pour analyser lesdites températures réelles, lesdits moyens d'analyse générant un modèle de fonctionnement réel (110); et des moyens pour comparer ledit modèle de fonctionnement réel (110) avec ledit modèle de fonctionnement normal (108), lesdits moyens de comparaison générant une alarme quand ledit modèle de fonctionnement réel (110) dévie dudit modèle de fonctionnement normal (108) d'une quantité prédéterminée. 28.Système selon la revendication 27, caractérisé en ce que ladite température réelle du revêtement réfractaire (26) est mesurée tout autour d'une ligne de bain (30) du four (10, 12, 14). 29. Système selon la revendication 27, caractérisé en ce que ledit revêtement réfractaire (26) est refroidie par une pluralité de blocs de refroidissement (38). 30.Système selon la revendication 29, caractérisé en ce que lesdits blocs de refroidissement (38) sont fabriqués à partir d'un matériau conducteur. 31.Système selon la revendication 30, caractérisé en ce que ledit matériau conducteur est du cuivre. 32.Système selon la revendication 29, caractérisé en ce que lesdits blocs de refroidissement (38) comprennent chacun un passage où un fluide de refroidissement peut circuler, ledit passage ayant une sortie (44). 33.Système selon la revendication 32, caractérisé en ce que ledit fluide de refroidissement est de l'eau. 34.Système selon la revendication 33, caractérisé en ce que lesdits passages sont formés par moulage desdits blocs de refroidissement (38) autour de tubes creux (40). 35. Système selon la revendication 34, 20 caractérisé en ce que lesdits tubes creux (40) sont fabriqués à partir d'un matériau conducteur. 36.Système selon la revendication 35, caractérisé en ce que ledit matériau conducteur est du 25 cuivre. 37.Système selon la revendication 29, caractérisé en ce que lesdites températures du revêtement réfractaire sont mesurées comme une température d'une pluralité desdits blocs de refroidissement (38). 38.Système selon la revendication 32, caractérisé en ce que lesdites températures du revêtement réfractaire (26) sont mesurées comme une température dudit fluide de refroidissement au niveau d'une pluralité desdites sorties (44). 39.Système selon la revendication 27, caractérisé en ce que ledit modèle de fonctionnement normal est établi durant une période de fonctionnement normal, l'établissement dudit modèle de fonctionnement normal (108) comprend les étapes de: mesure périodique de valeurs normales desdits thermocouples durant une période de fonctionnement 15 normal; génération d'une matrice de données par classement desdites valeurs; extraction de composants principaux à partir de ladite matrice de données; sélection d'un sous-ensemble desdits composants principaux; et mise en place dudit modèle de fonctionnement normal en utilisant ledit sous-ensemble de composants principaux. 40.Système selon la revendication 39, caractérisé en ce que lesdites valeurs sont tout d'abord prétraitées. 41.Système selon la revendication 40, caractérisé en ce que lesdites valeurs prétraitées comprennent des moyennes mobiles déduites desdites valeurs à partir desdites valeurs. 42.Système selon la revendication 41, caractérisé en ce que lesdites moyennes mobiles sont les moyennes desdites valeurs des quatre premiers jours. 43.Système selon la revendication 39, 10 caractérisé en ce que lesdits composants principaux sont extraits en utilisant un algorithme NIPALS. 44.Système selon la revendication 39, caractérisé en ce que lesdits composants principaux 15 sont extraits selon une décomposition de covariance. 45.Système selon la revendication 39, caractérisé en ce que ledit sousensemble de composants principaux est sélectionné en utilisant une statistique 20 PRESS. 46.Système selon la revendication 39, caractérisé en ce que ledit sousensemble de composants principaux représente un composant principal. 47.Système selon la revendication 39, caractérisé en ce que ledit modèle de fonctionnement normal comprend des valeurs de seuil. 48.Système selon la revendication 39, caractérisé en ce que lesdits moyens d'analyse génèrent des vecteurs à partir desdites températures réelles. 49.Système selon la revendication 48, caractérisé en ce que lesdits moyens d'analyse extraient une valeur Hotelling T2 à partir desdits vecteurs. 50.Système selon la revendication 48, caractérisé en ce que lesdits moyens d'analyse 10 extraient une valeur SPE à partir desdits vecteurs. 51.Système selon la revendication 50, caractérisé en ce que lesdits moyens de comparaison comparent ladite SPE avec sa valeur de seuil correspondante, lesdits moyens de comparaison générant ladite alarme lorsque ladite SPE dépasse sa valeur de seuil correspondante.