FR 3045871 A1 20170623 FR 1563107 A 20151222 1 DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION L'invention concerne une méthode d'optimisation des procédés physico-chimiques. ART ANTÉRIEUR Les procédés de transformation physico-chimiques, en particulier les procédés pétrochimiques, nécessitent de grandes quantités d'énergie pour être opérés, en particulier au niveau des opérations de séparation. Lors de la conception, un compromis doit être trouvé entre les coûts de fonctionnement (Operating Expenditure ou OpEx selon l'acronyme anglo-saxon) et les coûts des équipements (Capital Expenditure ou CapEx selon l'acronyme anglo-saxon). La gestion de l'énergie, en particulier au travers des réseaux d'échangeurs de chaleur, est fondamentale. Les problèmes posés sont différents selon qu'il s'agit d'améliorer les performances énergétiques d'un procédé existant, ou de concevoir un nouveau procédé. En effet, la marge de manoeuvre est bien plus grande dans le second cas. En revanche, dans les deux situations, il est extrêmement complexe d'optimiser simultanément le procédé (en termes de conditions opératoires, de choix de technologies) et le réseau d'échangeurs. Ces dernières décennies, plusieurs méthodologies ont émergé afin de résoudre le problème de la conception des réseaux d'échangeurs et peuvent être classées en deux catégories : approches séquentielles et approches simultanées. La première approche décompose le problème en série d'objectifs traités successivement. L'objectif initial est d'identifier le réseau d'échangeur engendrant la plus faible consommation d'utilités chaudes et froides. Une fois cet objectif de consommation déterminé, l'objectif suivant est de réduire le coût global du réseau en minimisant le nombre d'échangeurs de chaleur. Enfin, des calculs détaillés de dimensionnement des échangeurs sont réalisés de manière à obtenir de plus amples réductions de coûts sur les surfaces d'échange totale. La méthode de pincement, dite « Pinch » selon la terminologie anglo-saxonne, développée par Linnhoff et ses collègues (Linnhoff 1979, Thermodynamic analysis in the design of process networks. Ph.D. Thesis, University of Leeds; Linnhoff and Hindmarsh 1983, The pinch design method for heat exchanger networks. Chemical Engineering Science. 38(5), 745-763), est l'une des approches séquentielle les plus emblématique. Les besoins énergétiques du procédé sont représentés sous forme graphique par des courbes composites à partir d'une valeur représentant la température d'approche minimale qu'il est possible d'atteindre dans un échangeur (écart de température minimal entre un fluide froid et un fluide chaud), valeur déterminée par l'Homme du métier en fonction de sa connaissance du procédé et des technologies d'échange utilisables. Cette valeur est typiquement 3045871 2 comprise entre 5 et 15°C. Cette méthode du pincement permet de déterminer les objectifs de consommation minimaux en utilités chaude et froide du procédé. Les méthodes d'intégration thermique permettent d'identifier des gains énergétiques importants, mais leur application est limitée à des procédés dont les conditions de fonctionnement ont déjà été 5 déterminées. Les gains potentiels sont donc inférieurs à ceux qui pourraient être obtenus si le schéma de procédé et l'intégration thermique étaient optimisés simultanément, démarche que l'on désigne sous le nom d'intégration des procédés. L'intégration des procédés prend en compte la forte interaction entre les opérations unitaires du procédé et le réseau d'échangeurs de chaleurs, en recherchant un compromis entre les critères 10 antagonistes de coûts opératoires (OpEx selon la terminologie anglo-saxonne) et de coûts des équipements (Capital Expenditure ou CapEx selon la terminologie anglo-saxone). Ces critères sont antagonistes car, de manière générale, un équipement moins gourmand en énergie et plus performant sera plus cher. En dépit du nombre important de méthodes d'intégration énergétique mentionnées dans la littérature, 15 peu de publications adressent le problème de l'optimisation holistique, c'est-à-dire considérant simultanément l'ensemble des problèmes, en particulier car la complexité du problème laisse peu de place aux méthodes heuristiques (basées sur les connaissances de l'Homme du métier). D'autre part, du fait des nombreux degrés de liberté, de la non-linéarité des modèles représentant les différentes opérations unitaires et des fortes interactions entre les différentes composantes du procédé, le 20 problème mathématique à résoudre nécessite une puissance de calcul très importante rendant ce problème extrêmement difficile à formuler et à résoudre. Papalexandri and Pistikopoulos (1998, A decomposition-based approach for process optimization and simultaneous heat integration: Application to an industrial process. Chem. Eng. Res. Des.,76(3):273- 286) ont développé une méthodologie prenant en compte le coût total annualisé (Total Annualized 25 Cost ou TAC selon l'acronyme anglo-saxon). Le problème est décomposé en deux étapes qui sont exécutées de façon itérative : une première étape traite de l'intégration thermique à partir d'un schéma de procédé fixé. Une fois l'intégration thermique déterminée, les informations sont renvoyées vers une seconde étape dans laquelle le schéma de procédé est optimisé. Zhang et al. (2001, A Simultaneous Optimization Strategy for Overall Integration in Refinery Planning 30 Ind. Eng. Chem. Res., 40 (12), 2640-2653), mettant en oeuvre des modèles linéaires, ou linéarisés, des différentes opérations unitaires pour l'optimisation des opérations de raffinage, ont pris en compte dans leur stratégie d'optimisation l'interaction entre le réseau hydrogène, les réseaux d'utilités et les flux des procédés afin de maximiser la marge entre le revenu total et les coûts opératoires. La réduction du problème initial en une formulation combinant des variables entières (lesquelles 3045871 3 expriment, par exemple, le choix entre un type ou un autre de technologie pour réaliser une opération unitaire donnée, telle que par exemple échangeur à plaque ou échangeur tube-calandre) et des équations linéaires, formulation dénomée MILP (Mixed Integer Linear Programming selon la terminologie anglo-saxonne) est, selon les auteurs, nécessaire car aucun algorithme de résolution de 5 systèmes combinant des variables entières et des équations non-linéaires (Mixed Integer Non Linear Programming ou MINLP selon la terminologie anglo-saxonne) pouvant prendre en compte la complexité d'opérations de raffinage n'est disponible. Ponce-Ortega et al. (2008, Optimal synthesis of heat exchanger networks involving isothermal process streams. Computers & Chemical Engineering, 32(8), 1918-1942) ont étendu la superstructure 10 de Yee and Grossmann (1990, Simultaneous Optimization Models for Heat Integration - II Heat Exchanger Network Synthesis. Computers and Chemical Engineering, 14, 10, 1165-1184) pour améliorer un réseau d'échangeurs existant, incluant la possibilité de modifier des paramètres opérationnels, par exemple des changements de pression, de température, et des paramètres structurels, tels que l'ajout d'un équipement ou le remplacement d'un type de technologie par un 15 autre, du schéma de procédé, ainsi que le traitement des courants isothermes (courant subissant un changement de phase en fonction des conditions opératoires). Ces paramètres, ainsi que les OpEx et CapEx associés, sont pris en compte simultanément dans une formulation MINLP afin de déterminer les modifications à réaliser dans le réseau existant pour l'améliorer. Plusieurs méthodes probabilistes ont émergé afin de surmonter les difficultés et la complexité 20 numérique liées aux méthodes déterministes présentées ci-dessus (Lazzaretto et Toffolo 2004, Energy, 29, 1139-1157; Gassner et Marechal 2009, Computers and Chemical Engineering, 33, 769781; Fazlollani S. et Maréchal 2013, Applied Thermal Engineering, 50 (2), 1504-1513). Elles sont caractérisées par : a) une décomposition du problème global en sous-problèmes, chacun étant traité séparément 25 dans des systèmes ou logiciels dédiés interconnectés, b) utilisation de simulateurs de procédé commerciaux (par exemple Aspen, Hysis, Proll) comme des « boîtes noires » permettant une simulation rigoureuse des procédés et c) utilisation d'algorithmes probabilistes (par exemple des algorithmes génétiques) de manière à résoudre un problème d'optimisation multi-objectifs, c'est-à-dire combinant simultanément 30 plusieurs objectifs, tels que diminution de la consommation énergétique, diminution du coût total annualisé. Selon cette approche, Chen et al. (2015, Process Optimization and Heat Integration Based on Rigorous Process Simulations. (Working Paper). Retrieved from Research Showcase @ CMU: http://repository.cmu.edu/cheme/269/) ont proposé un cadre pour réaliser l'optimisation du schéma de procédé simultanément à l'intégration énergétique dans lequel les sous-problèmes sont traités dans 3045871 4 différents logiciels. La conception du procédé est traitée dans des simulateurs commerciaux utilisés comme « boîte noire » permettant la mise en oeuvre de modèles rigoureux. L'intégration thermique est modélisée selon un système d'équations linéaires dans le logiciel GAMS et l'évaluation économique est réalisée sous le tableur Excel à l'aide du langage Python. L'ensemble de ces logiciels sont reliés à 5 un optimisateur qui modifie les variables décisionnelles, la valeur de ces dernières définissant l'optimum technico-économique recherché. L'utilisation simultanée de différents logiciels spécialisés fournit une alternative aux méthodes de conception de procédé, tout en ayant l'inconvénient d'accroître de manière significative la charge de calcul liée d'une part aux très grand nombre d'alternatives et de valeurs possibles pour les paramètres 10 à explorer, et d'autre part au temps nécessaire pour organiser la communication entre les différents logiciels. De plus, l'utilisation de plusieurs logiciels dédiés requiert de la part de l'Homme du métier une bonne connaissance de chacun d'entre eux, rendant difficile pour l'ingénieur en charge de la conception du procédé de mettre en oeuvre de telles technologies. Un objet de l'invention est de présenter une méthode d'optimisation d'un procédé physico-chimique 15 dans laquelle le dimensionnement des opérations unitaires, les conditions opératoires et la conception du réseau d'échangeurs sont considérés simultanément, mettant en oeuvre une formulation du problème de type MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming, ou programmation non linéaire utilisant des variables réelles et entières), visant la minimisation d'un coût de fonctionnement du procédé, ledit coût étant déterminé à partir des bilans matière et énergie, ainsi que des paramètres 20 caractéristiques de chaque opération unitaire. Un avantage de l'invention est de remplacer les représentations mathématiques parfois complexes des différentes opérations unitaires utilisées pour simuler le comportement du procédé par des modèles simplifiés seulement capables de calculer les bilans énergétiques pour un ensemble restreint de valeurs des paramètres caractéristiques de chaque opération unitaire, le bilan matière ayant été 25 déterminé par ailleurs. OBJET ET INTÉRÊT DE L'INVENTION L'invention concerne une méthode d'optimisation d'un procédé physico-chimique alimenté par une alimentation comprenant au moins une charge et produisant au moins un produit, ledit procédé étant constitué d'un ensemble d'opérations unitaires de transformation chimique, physique et/ou de 30 séparation, lesdites opérations unitaires étant liées entre elles par des flux de matière et d'énergie, lesdits flux étant entièrement déterminés pour chaque opération unitaire par un groupe de paramètres spécifique à chaque opération unitaire appelés paramètres caractéristiques, ladite méthode comprenant au moins les étapes de : 3045871 5 a) détermination d'un jeu de valeurs pour les groupes de paramètres caractéristiques de chaque opération unitaire permettant, à partir de l'alimentation dudit procédé, d'obtenir les produits sortant dudit procédé aux spécifications requises, ladite détermination étant réalisée à partir d'un modèle mathématique dudit procédé physico-chimique, fixant ainsi l'ensemble des flux 5 de matière dudit procédé ; b) détermination, pour chaque opération unitaire, de l'ensemble des valeurs des paramètres caractéristiques de ladite opération unitaire n'ayant d'impact que sur les flux d'énergie entrant et sortant de ladite opération unitaire, les flux de matière restant inchangés ; c) construction, pour chaque opération unitaire, d'un modèle simplifié permettant de calculer les 10 flux d'énergie entrant et sortant de ladite opération unitaire pour l'ensemble de valeurs des paramètres caractéristiques déterminés à l'étape b) ; d) minimisation du coût de fonctionnement dudit procédé physico-chimique à partir d'une simulation dudit procédé construite avec les modèles simplifiés de l'étape c), ledit coût de fonctionnement étant déterminé à partir des flux de matière fixés à l'étape a) et des flux 15 d'énergie calculés ; DESCRIPTION DÉTAILLÉE DE L'INVENTION Le procédé physico-chimique optimisé par la méthode selon l'invention transforme une alimentation comprenant au moins une charge, qui est un flux de matière, en un ou plusieurs produits. Ces produits doivent correspondre à des spécifications bien précises dont découleront le procédé mis en 20 oeuvre, en terme d'opérations unitaires et de conditions opératoires. Ledit procédé physico-chimique est de préférence un procédé de raffinage ou un procédé pétrochimique. Ainsi, pour transformer, par exemple, une charge éthanol en produit éthylène et eau, le procédé mettra en oeuvre au moins une opération unitaire de déshydratation, des opérations unitaires de 25 séparation, et des opérations unitaires de chauffe et de refroidissement. Opération unitaire est un terme usuel du génie chimique. Il désigne une opération de transformation chimique, physique ou physico-chimique, par exemple et de manière non limitative, un réacteur, une colonne de distillation, une pompe, un compresseur, un ballon de détente (« flash » selon la terminologie anglo-saxonne). Une opération unitaire est alimentée par un ou plusieurs flux de matière, 30 et/ou un ou plusieurs flux énergétiques, et produit un ou plusieurs flux de matière, et/ou un ou plusieurs flux énergétiques. Chaque opération unitaire est parfaitement définie par un groupe de paramètres spécifiques à ladite opération unitaire, appelés paramètres caractéristiques. En assignant une valeur à chacun des 3045871 6 paramètres du groupe, on peut calculer, à partir des flux alimentant ladite opération unitaire, le bilan matière et énergie de ladite opération unitaire. Chaque paramètre spécifique peut varier dans un intervalle qui dépend de l'opération unitaire et du procédé dans lequel cette opération unitaire est mise en oeuvre (par exemple, la température d'opération d'un réacteur chimique, le taux de reflux d'une 5 colonne à distiller, la pression de sortie d'un compresseur). Cet intervalle est connu de l'Homme du métier lors de la conception du procédé. Par bilan matière, on entend l'ensemble des flux de matière alimentant et produits par l'opération unitaire. Par bilan énergie, on entend l'ensemble des flux d'énergie alimentant et produits par ladite opération unitaire. 10 Étape a) La méthode d'optimisation d'un procédé physico-chimique selon l'invention comprend une étape a) de détermination d'un jeu de valeurs pour les groupes de paramètres caractéristiques de chaque opération unitaire permettant, à partir de l'alimentation dudit procédé, d'obtenir les produits sortant dudit procédé aux spécifications requises, ladite détermination étant réalisée à partir d'un modèle 15 mathématique dudit procédé physico-chimique, fixant ainsi l'ensemble des flux de matière dudit procédé. L'étape a) consiste à déterminer, pour chaque opération unitaire constituant le procédé physico-chimique à optimiser, une valeur pour chaque paramètre caractéristique de chacune des opérations unitaires permettant d'obtenir les produits désirés à partir des alimentations dudit procédé. 20 Les flux de matière produits par chaque opération unitaire étant parfaitement déterminés par les flux de matière alimentant ladite opération unitaire et le groupe de paramètres caractéristiques de ladite opération, trouver un jeu de valeurs pour les groupes de paramètres caractéristiques de chaque opération est une simple opération de routine. Une fois ce jeu de valeurs déterminé, on a donc fixé l'ensemble des flux de matière dudit procédé 25 physico-chimique, c'est-à-dire non seulement les flux de matière produits par ledit procédé, mais également l'ensemble des flux de matière reliant les opérations unitaires entre elles. Fixer le bilan matière permet de réduire drastiquement le nombre de degrés de liberté du problème et de réduire proportionnellement la taille de l'espace de recherche pour les algorithmes d'optimisation, simplifiant ainsi grandement le problème d'optimisation sans affecter la qualité de la solution 30 déterminée. 3045871 7 Par exemple pour une colonne à distiller, les paramètres caractéristiques peuvent être la pression dans le ballon de reflux, le nombre de plateaux, l'enthalpie de la charge et la position d'alimentation de la charge. Étape b) 5 La méthode d'optimisation d'un procédé physico-chimique selon l'invention comprend, suite à l'étape a), une étape b) de détermination, pour chaque opération unitaire, de l'ensemble des valeurs des paramètres caractéristiques de ladite opération unitaire n'ayant d'impact que sur les flux d'énergie entrant et sortant de ladite opération unitaire, les flux de matière restant inchangés. Conformément à l'invention, chaque opération unitaire constituant ledit procédé physico-chimique est 10 considérée indépendamment. Les flux de matière entrants et produits par ladite opération unitaire ont été déterminés lors de l'étape a). On fait varier les paramètres caractéristiques de ladite opération unitaire afin de déterminer l'ensemble des valeurs desdits paramètres n'ayant d'impact que sur le bilan énergie de ladite opération unitaire, c'est-à-dire l'ensemble des valeurs n'ayant pas d'impact, ou bien un impact faible 15 sur le bilan matière. Par faible, on entend que, toute chose étant égale par ailleurs, les produits issus dudit procédé physico-chimique sont toujours aux spécifications requises. Par exemple pour une colonne à distiller, une fois les débits et compositions des flux entrant et sortant fixés, seule la combinaison entre le nombre de plateaux et la puissance du rebouilleur n'a pas d'influence sur le bilan matière. Seul le paramètre constitué de cette combinaison reste donc à 20 optimiser dans l'étape d), ce qui réduit le nombre de degrés de liberté drastiquement par rapport à la représentation complète de la colonne qui comprenait 4 degrés de liberté (pression dans le ballon de reflux, le nombre de plateaux, l'enthalpie de la charge et la position d'alimentation de la charge). Ces valeurs sont déterminées par un ensemble de simulations de ladite opération unitaire au moyen d'une représentation mathématique adaptée. De telles simulations peuvent être réalisées à l'aide de 25 simulateurs commerciaux connus de l'Homme du métier, ou bien à l'aide de modèles spécifiquement développés par l'Homme du métier. Peu importe à ce stade la complexité de la représentation mathématique de l'opération unitaire, son caractère linéaire ou non linéaire. Il est du ressort de l'Homme du métier de sélectionner une représentation adaptée aux conditions dans lesquelles ladite opération unitaire est susceptible d'être opérée au sein dudit procédé optimisé. 30 Certains paramètres caractéristiques ou combinaison de paramètres caractéristiques n'auront d'influence que sur le bilan matière et ne seront donc pas modifiés lors de l'étape d) de minimisation, restant fixés à la valeur déterminée lors de l'étape a). 3045871 8 Certains paramètres caractéristiques ou combinaison de paramètres caractéristiques n'auront d'influence que sur le bilan énergétique et leur valeur sera donc optimisée lors de l'étape d) de minimisation. Pour chaque jeu de valeur, on calcule le bilan énergétique associé de ladite opération unitaire. Par 5 construction, le bilan matière est inchangé. Étape c) La méthode d'optimisation d'un procédé physico-chimique selon l'invention comprend, suite à l'étape b), une étape c) de construction, pour chaque opération unitaire, d'un modèle simplifié permettant de calculer les flux d'énergie entrant et sortant de ladite opération unitaire pour l'ensemble 10 de valeurs des paramètres caractéristiques déterminés à l'étape b). À partir de l'ensemble des valeurs des paramètres caractéristiques de l'opération unitaire n'ayant d'impact que sur les flux d'énergie entrant et sortant de ladite opération unitaire et des bilans énergétiques associés déterminés lors de l'étape b), un modèle simplifié de ladite opération unitaire est construit dans l'étape c). 15 Le modèle simplifié est construit de telle sorte qu'il permet d'obtenir avec fidélité les bilans énergétiques déterminés lors de l'étape b) pour l'ensemble des valeurs des paramètres caractéristiques de l'opération unitaire déterminé lors de cette même étape b). Par « avec fidélité », on entend que le modèle simplifié permet d'obtenir les bilans énergétiques déterminés lors de l'étape b) avec une erreur relative de moins de 10%, préférentiellement moins de 5%. 20 Le modèle simplifié est construit à partir de fonctions mathématiques dérivables et continues sur le domaine comprenant l'ensemble de valeurs des paramètres caractéristiques déterminés à l'étape b). Ce peut être par exemple une fonction linéaire, un polynôme, une combinaison de fonctions dérivables et continues. Le modèle simplifié pourra être avantageusement construit en fonction de l'algorithme d'optimisation mis en oeuvre dans l'étape d). 25 Étape d) La méthode d'optimisation d'un procédé physico-chimique selon l'invention comprend, suite à l'étape c), une étape d) de minimisation du coût de fonctionnement dudit procédé physico-chimique à partir d'une simulation dudit procédé construite avec les modèles simplifiés de l'étape c), ledit coût de fonctionnement étant déterminé à partir des flux de matière fixés à l'étape a) et des flux d'énergie 30 calculés. Conformément à l'étape d), on construit une simulation dudit procédé physico-chimique à partir des modèles simplifiés déterminés lors de l'étape c). Cette simulation permet de déterminer le bilan 3045871 9 énergie dudit procédé en faisant varier les paramètres caractéristiques des différentes opérations unitaires dans un domaine correspondant à l'ensemble des valeurs déterminé lors de l'étape b). Le bilan matière est, par construction, inchangé. Le coût de fonctionnement dudit procédé physico-chimique est déterminé à partir des flux de matière 5 fixés à l'étape a) et des flux d'énergie calculés à l'aide de la simulation dudit procédé physico- chimique construite à partir des modèles simplifiés. Le coût de fonctionnement peut correspondre à un coût économique, par exemple un coût annualisé incluant les coûts opératoires (OpEx) et le coût des équipements (CapEx), ou bien correspondre à une consommation en utilités chaudes et/ou froides. Ce coût de fonctionnement représente la valeur objectif que l'Homme du métier cherche à minimiser. 10 Le coût de fonctionnement, dont le coût des équipements, peut être calculé à partir des bilans matière, énergétique et des valeurs des paramètres caractéristiques par des méthodes connues de l'Homme de l'art, comme recensées par exemple dans le Manuel d'Evaluation Economique des Procédés 2ème édition, Chauvel, Ed. Technip. Ladite étape d) de minimisation du coût de fonctionnement est avantageusement réalisée par itération 15 des sous-étapes suivantes : 1) Détermination d'un jeu de valeurs de paramètres caractéristiques parmi l'ensemble des valeurs déterminé à l'étape b) ; 2) Calcul des flux d'énergie à partir d'une simulation dudit procédé construite avec les modèles simplifiés de l'étape c) ; 20 3) Calcul du coût de fonctionnement dudit procédé physico-chimique à partir des flux de matière fixés à l'étape a) et des flux d'énergie calculés. La détermination de la sous-étape 1) est réalisée par un algorithme d'optimisation qui détermine les variations à appliquer aux différentes valeurs des paramètres caractéristiques en fonction de la variation du coût de fonctionnement calculée dans la sous-étape 3). 25 Cet algorithme d'optimisation est avantageusement un algorithme génétique ou tout autre algorithme d'optimisation adapté à la structure des modèles simplifiés déterminés lors de l'étape c). Ladite étape d) de minimisation du coût de fonctionnement comprend avantageusement en outre une sous-étape 2 bis), réalisée entre la sous-étape 2) et la sous-étape 3) de détermination du réseau d'échangeurs. 30 Ladite sous-étape 2 bis) détermine la consommation en utilités chaudes et froides du réseau d'échangeurs permettant de satisfaire les besoins énergétiques du procédés à partir des flux d'énergie déterminés dans la sous-étape 2). 3045871 10 Ces consommations d'utilités chaudes et froides peuvent ensuite être intégrées dans le calcul du coût de fonctionnement dans ladite sous-étape 3). Ladite sous-étape 2 bis) détermine également avantageusement le nombre et le type d'échangeurs mis en oeuvre, ainsi que, très avantageusement, la surface d'échange nécessaire. 5 Ces éléments peuvent ensuite être intégrés dans le calcul du coût de fonctionnement dans ladite sous-étape 3). Ladite sous-étape 2 bis) peut être réalisée par toute méthode de détermination d'un réseau d'échangeur connue de l'Homme du métier, par exemple par la méthode du pincement telle que décrite dans Linnhoff B. et al., (1983, Chemical Engineering Science. 38(5), 745-763). 10 EXEMPLE La méthode d'optimisation selon l'invention est illustrée au travers d'un complexe aromatique produisant du benzène et du paraxylène à partir d'une charge réformat issue d'un procédé de réformage catalytique de l'essence. Le benzène et le paraxylène sont des intermédiaires pétrochimiques devant être produits à haute pureté (plus de 99,8% poids). La charge du complexe 15 comprend principalement des isomères mono-aromatiques dont le nombre d'atomes de carbone est compris entre 6 et 10 et quelques composés aliphatiques devant être séparés. Le traitement de la charge du complexe commence avec la séparation d'une part d'une coupe 07 et d'autre part d'une coupe réformat lourde. Les composés aliphatiques sont extraits de la coupe 07 par une unité d'extraction aromatiques, le reste de la coupe alimentant un ensemble de deux colonnes 20 permettant de séparer le benzène du reste des constituants, plus lourds. Ce reste est mélangé à la coupe réformat lourde pour alimenter un autre ensemble de deux colonnes permettant la séparation des xylènes. L'exemple illustre l'application de la méthode d'optimisation selon l'invention au premier ensemble de deux colonnes (séparation du benzène). 25 Séparation du benzène Cet exemple implique 9 flux de matière (51 à S9) et deux colonnes (BZC et TOC) : - Une colonne benzène (BZC), alimentée par un flux comprenant les monoaromatiques (51), produisant en tête un flux (S2) qui est condensé, et séparé en une fraction constituant le reflux et une fraction constituant le distillat benzène (S3) aux spécifications commerciales requises, 30 et produisant en fond un flux comprenant les aromatiques plus lourds, dont une partie (S4) est chauffée et réintroduite dans la colonne, le reste constituant le résidu (S5) ; 3045871 11 - Une colonne toluène (TOC) alimentée par le résidu issu de la colonne benzène (S5), produisant en tête un flux (S6) qui est condensé, et séparé en une fraction constituant le reflux et une fraction constituant le distillat toluène (S7) aux spécifications commerciales requises, et produisant en fond un flux comprenant les aromatiques plus lourds, dont une partie (S8) est 5 chauffée et réintroduite dans la colonne, le reste constituant le résidu (S9). Etape a) - Détermination des flux de matière du procédé On simule le procédé de manière à obtenir le benzène (flux S3) et le toluène (flux S7) aux spécifications désirées. A l'issue de l'étape a), les flux de matière sont fixés tel que présentés dans le Tableau 1. 10 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 Débit total kg/h 34863 29322 5350 67061 29513 42671 15538 60675 13974 9 0 4 9 5 1 5 2 9 Débit par kg/h espèces NAPTHENE 11 167 11 0 0 0 0 0 0 C8 BENZENE 53759 29304 5349 1227 269 738 269 0 0 6 0 NAPTHENE 799 2 2 2508 796 2187 796 1 0 C7 TOLUENE 15428 0 1 42901 15427 42245 15383 3922 445 0 0 9 0 4 5 0 0 14 5 14 5 2 0 PARAFFINES C8 NAPTHENE 30 0 0 75 30 76 28 18 2 C8 13975 0 0 23778 13975 1244 453 60280 13930 AROMATIQUE 4 4 4 8 2 S C8+ Tableau 1 : Détail des flux de matière Etape b) - paramètres caractéristiques Les paramètres caractéristiques de chacune des colonne sont la pression dans le ballon de reflux, le nombre de plateaux, l'enthalpie de la charge et la position d'alimentation de la charge. 15 Dans cet exemple, la position du plateau d'alimentation est fixée ainsi que la pression dans le ballon de reflux. Les paramètres caractéristiques restant pour chaque colonne sont donc : Le nombre de plateaux de la colonne (désigné par la suite NTszc et NTTOL). La pression du ballon de reflux (désigné par la suite PE`3jzPc et PTucil). L'enthalpie du flux d'entrée (désigné par la suiteeecd et Fernd). 3045871 12 On détermine pour ces paramètres les valeurs n'ayant d'influence que sur le bilan énergétique. Etape c) - Construction d'un modèle simplifié On construit un modèle reproduisant le comportement du modèle complet utilisé dans l'étape b). La représentativité de ce modèle est illustrée Fig.1 qui montre les valeurs obtenues par la représentation 5 rigoureuse utilisée dans l'étape b) (points) et celles obtenues par le modèle simplifié (ronds) pour les différents couples Energie de rebouillage/Nombre de plateaux conduisant au bilan matière fixé à l'étape a). La deuxième colonne est caractérisée de la même manière de façon à pouvoir passer à l'épate d) d'optimisation. 10 Etape d) - minimisation du coût de fonctionnement Pour cette optimisation, les conditions aux bornes du procédé constitué par l'ensemble de ces deux colonnes sont indiquées dans le Tableau 2. Flux Variable Valeur S1 Hs 21,127 MW S3 TT 55°C P 5 barg S7 TT 110°C P 20 barg S9 TT 175°C P 20 barg Tableau 2 : conditions des flux aux bornes du procédé L'optimisation à l'étape d) a été réalisée dans deux cas de figure : 15 Une optimisation dite complète pour laquelle tous les paramètres caractéristiques sont optimisés. Une optimisation dite « avec nombre de plateaux imposés » pour laquelle deux des paramètres caractéristiques du système à optimiser sont déterminés par l'expérience de l'Homme du métier. 3045871 13 Le critère d'optimisation est, dans les deux cas, le coût annuel sur une période d'amortissement de 20 ans, à savoir une pondération entre les OPEX et le CAPEX, désigné par la variable TAC. Les résultats obtenus sont présentés dans le Tableau 3. Variable Optimisation complète Optimisation avec nombre de plateaux imposés TAC (M$) 10.98 13.42 PE13JzPc (barg) 0.1 0.1 13,11,;:;Dc (barg) 3.25 4 NTBZC 49 41 NTTOC 73 39 Hnecd (MW) 21.13 21.13 Fecd (MW) 30.479 29.82 5 Tableau 3 : Résultats des optimisations pour 2 niveaux de contraintes. REVENDICATIONS1. Méthode d'optimisation d'un procédé physico-chimique alimenté par une alimentation comprenant au moins une charge et produisant au moins un produit, ledit procédé étant constitué d'un ensemble d'opérations unitaires de transformation chimique, physique et/ou de séparation, lesdites opérations unitaires étant liées entre elles par des flux de matière et d'énergie, lesdits flux étant entièrement déterminés pour chaque opération unitaire par un groupe de paramètres spécifique à chaque opération unitaire appelés paramètres caractéristiques, ladite méthode comprenant au moins les étapes de : a) détermination d'un jeu de valeurs pour les groupes de paramètres caractéristiques de chaque opération unitaire permettant, à partir de l'alimentation dudit procédé, d'obtenir les produits sortant dudit procédé aux spécifications requises, ladite détermination étant réalisée à partir d'un modèle mathématique dudit procédé physico-chimique, fixant ainsi l'ensemble des flux de matière dudit procédé ; b) détermination, pour chaque opération unitaire, de l'ensemble des valeurs des paramètres caractéristiques de ladite opération unitaire n'ayant d'impact que sur les flux d'énergie entrant et sortant de ladite opération unitaire, les flux de matière restant inchangés ; c) construction, pour chaque opération unitaire, d'un modèle simplifié permettant de calculer les flux d'énergie entrant et sortant de ladite opération unitaire pour l'ensemble de valeurs des paramètres caractéristiques déterminés à l'étape b) ; d) minimisation du coût de fonctionnement dudit procédé physico-chimique à partir d'une simulation dudit procédé construite avec les modèles simplifiés de l'étape c), ledit coût de fonctionnement étant déterminé à partir des flux de matière fixés à l'étape a) et des flux d'énergie calculés ; 2. Méthode selon la revendication 1 dans lequel ladite minimisation du coût de fonctionnement est avantageusement réalisée par itération des sous-étapes suivantes : 1) Détermination d'un jeu de valeurs de paramètres caractéristiques parmi l'ensemble des valeurs déterminé à l'étape b) ; 2) Calcul des flux d'énergie à partir d'une simulation dudit procédé construite avec les modèles simplifiés de l'étape c) ; 3) Calcul du coût de fonctionnement dudit procédé physico-chimique à partir des flux de matière fixés à l'étape a) et des flux d'énergie calculés. 3045871 15 3. Méthode selon la revendication 2 dans laquelle ladite minimisation du coût de fonctionnement comprend en outre une sous-étape 2 bis), réalisée entre la sous-étape 2) et la sous-étape 3) de détermination du réseau d'échangeurs. 4. Méthode selon l'une des revendications 2 à 3 dans laquelle ladite détermination de la 5 sous-étape 1) est réalisée par un algorithme génétique.