FR 3043763 A1 20170519 FR 1561083 A 20151118 1 L'invention porte sur le suivi et l'amélioration de la performance du fonctionnement d'un équipement industriel, tel que par exemple une installation de séparation d'air connue sous l'acronyme anglophone ASU, pour « Air Separation Unit ». De manière connue, de telles installations requièrent d'importantes quantités d'énergie lors de leur fonctionnement. Dès lors, la surveillance de leur performance, notamment énergétique, est un aspect essentiel dans la maîtrise du coût de production associé. Toutefois, la réalisation d'un suivi des performances de tels équipements n'est pas une tâche aisée du fait qu'elle est influencée par de multiples facteurs externes difficilement maîtrisables, tels que par exemple la température extérieure, la température de l'eau de réfrigération des compresseurs, la charge en fluide des différents appareils, la répartition relative des fluides en présence (tels que l'oxygène, l'azote, l'argon liquide ou gazeux, la pression des fluides utilisés, etc.), etc. Du fait du nombre important de ces facteurs externes, il est difficile de déterminer de prime abord si la performance de fonctionnement de l'installation est satisfaisante ou non au vu du design et des spécifications des unités de production. Dans le cadre d'une approche conventionnelle visant à permettre le suivi de la performance d'un équipement, il peut être envisagé de développer un modèle de fonctionnement de l'équipement rendant compte de l'influence conjointe des différentes paramètres sur le fonctionnement de l'installation, et ce en procédant à partir de données de fonctionnement de l'installation. Toutefois, cette approche présente des inconvénients. En effet, le modèle en tant que tel peut être très complexe à déterminer. Par ailleurs, il peut exister des corrélations partielles entre les grandeurs impliquées qui biaisent le modèle. Il est en outre très difficile de rendre compte des phénomènes non linéaires. En outre, plus le nombre de facteurs externes dont le modèle doit rendre compte est grand, plus la quantité de données requises pour élaborer le modèle est importante du fait que ces données doivent inclure un vaste ensemble de combinaisons possibles des valeurs des facteurs externes. Par ailleurs, à chaque fois qu'un nouveau mode de fonctionnement est constaté, par exemple du fait de l'atteinte de valeurs particulières des facteurs externes non atteintes jusqu'à lors, l'intégralité du modèle est à mettre à jour, de sorte que celui-ci requiert une surveillance et une maintenance importantes. Aussi, l'un des objets de l'invention est de proposer un procédé permettant d'évaluer voire d'améliorer la performance du fonctionnement d'un équipement industriel qui ne présente pas ces inconvénients. 3043763 2 A cet effet, l'invention concerne un procédé de suivi de performance d'un processus de fonctionnement d'un équipement industriel pour la production d'au moins un gaz et/ou un liquide, l'équipement industriel présentant une valeur de performance courante fonction d'une pluralité de facteurs externes et d'une pluralité de réglages dudit équipement industriel, le procédé étant mis en 5 oeuvre par des moyens informatiques et comprenant - - le découpage du processus de fonctionnement de l'équipement industriel en une pluralité de sous-processus présentant chacun une performance de sous-processus fonction d'au moins l'un des facteurs externes et l'un des réglages, chaque sous-processus comprenant l'application d'au moins une fonction thermodynamique fournissant un produit 10 d'application, les produits d'application étant indépendants d'un sous-processus à l'autre, - pour au moins un sous-processus, la construction d'un modèle d'une performance optimale de sous-processus en fonction de la valeur du ou des facteurs extérieurs associés au sous-processus à partir de données de fonctionnement de l'équipement industriel représentatives d'une pluralité de valeurs de performances de sous-processus en fonction 15 de la valeur du ou des facteurs externes associés au sous-processus, lesdites données comprenant, pour chaque valeur de performance de sous-processus, une valeur du ou des réglages associés au sous-processus, - la mesure de la valeur des facteurs externes, - pour ledit au moins un sous-processus, la détermination d'au moins une valeur de 20 performance optimale de sous-processus à partir du modèle correspondant et de la mesure de la valeur du ou des facteurs externes correspondants, et - la détermination de la valeur des réglages de sous-processus associés aux valeurs de performances optimales de sous-processus pour la valeur mesurée des facteurs externes correspondants à partir desdites données de fonctionnement de l'équipement industriel, et 25 - l'élaboration d'un signal relatif à la valeur des réglages de sous-processus associés auxdites valeurs de performances optimales de sous-processus. Selon un aspect de l'invention, la mesure des facteurs externes est réalisée avant la construction du modèle pour ledit au moins un sous-processus, et chaque modèle est construit en fonction de la valeur mesurée du ou des facteurs externes associés au sous-processus correspondant. 30 Selon un aspect de l'invention, pour la construction d'au moins un modèle : - on sélectionne une fenêtre de valeurs du ou des facteurs externes influençant le sous-processus correspondant, ladite fenêtre étant choisie en fonction de la valeur mesurée du ou des facteurs externes associés, et - on construit le modèle à partir des données de la base de données correspondant à des valeurs de facteurs externes comprises dans ladite fenêtre. 3043763 3 Selon un aspect de l'invention : - on découpe la fenêtre en tranches comprenant chacune au moins une valeur de performance de sous-processus pour le sous-processus correspondant, - on sélectionne au sein de chacune de tout ou partie des tranches la valeur de performance de 5 sous-processus maximale, et - on construit le modèle à partir desdites valeurs de performance de sous-processus maximales. Selon un aspect de l'invention, à partir desdites valeurs de performance de sous-processus maximales, on construit un modèle intermédiaire et on analyse ledit modèle intermédiaire pour déterminer si une 10 ou plusieurs des valeurs de performance de sous-processus maximales ont sur le modèle intermédiaire une influence supérieure à un seuil prédéterminé, et si tel est le cas, on construit le modèle à partir des valeurs de performance maximale en écartant la ou les valeurs de performance maximale ayant sur le modèle intermédiaire une influence supérieure au seuil prédéterminé. Selon un aspect de l'invention, pour la construction d'au moins un modèle, on obtient des données 15 filtrées par réalisation d'un filtrage des données de fonctionnement de l'équipement industriel de façon à écarter au moins des valeurs de performances correspondant à des états transitoires de l'équipement industriel, et on construit le modèle à partir des données filtrées. Selon un aspect de l'invention, on détermine également une valeur de performance optimale de l'équipement industriel à partir des valeurs de performance optimale des sous-processus et, dans le 20 signal comprend en outre ladite valeur de performance optimale de l'équipement industriel. Selon un aspect de l'invention, on détermine des consignes de commande pour les réglages à partir de la valeur des réglages associées aux valeurs de performances optimales de sous-processus, et dans lequel le signal comprend lesdites consignes de commande. Selon un aspect de l'invention, l'équipement industriel est une installation de séparation de gaz de 25 l'air, une installation de production de dihydrogène et de monoxyde de carbone, ou un équipement compris dans une telle installation. Selon un aspect de l'invention, le procédé comprend en outre une étape de collecte au cours de laquelle on collecte les données de fonctionnement de l'équipement industriel représentatives d'une pluralité de valeurs de performances de sous-processus en fonction de la valeur du ou des facteurs 30 externes associés à chacun des sous-processus. Selon un aspect de l'invention, au moins un modèle est un modèle linéaire construit par régression. 3043763 4 L'invention concerne également un programme d'ordinateur comprenant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé ci-dessus lors de leur exécution par un processeur. Par ailleurs, l'invention concerne un dispositif pour la mise en oeuvre du procédé tel que défini ci-dessus, le dispositif comprenant - 5 - un module de traitement adapté pour découper le processus de fonctionnement de l'équipement industriel en une pluralité de sous-processus, - une base de données de fonctionnement de l'équipement industriel contenant, pour chaque sous-processus, des données représentatives d'une pluralité de valeurs de performances de sous-processus en fonction de la valeur du ou des facteurs externes associés au sous- 10 processus, et comprenant, pour chaque valeur de performance de sous-processus, une valeur du ou des réglages associés au sous-processus, et - un dispositif de mesure de la valeur des facteurs externes, le module de traitement étant en outre configuré pour déterminer, pour chacun des sous-processus, au moins une valeur de performance optimale de sous-processus à partir du modèle correspondant et de la 15 mesure du ou des facteurs externes correspondants, pour déterminer la valeur des réglages de sous- processus associés auxdits valeurs de performances optimales de sous-processus à partir de la base de données de fonctionnement de l'équipement industriel, et pour générer un signal relatif à la valeur des réglages associés aux valeurs de performances optimales de sous-processus. L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée qui va suivre, donnée 20 uniquement à titre d'exemple et faite en référence aux Figures annexées, sur lesquelles : - La Figure 1 est une illustration schématique d'un équipement industriel auquel est couplé un dispositif selon l'invention ; - La Figure 2 est un diagramme-bloc illustrant un procédé selon l'invention ; - La Figure 3 est une illustration schématique du résultat d'une étape de découpage du procédé 25 de la Figure 2 ; - La Figure 4 est une illustration schématique de points de fonctionnement contenus dans une base de données du dispositif de la Figure 1 ; - La Figure 5 est une illustration schématique d'une étape de sélection d'une fenêtre de points de fonctionnement de la Figure 4 ; 30 - La Figure 6 est une illustration schématique d'une étape de découpage de la fenêtre de la Figure 5 ; - La Figure 7 est une illustration schématique du résultat d'une étape de sélection de points ; - La Figure 8 est une illustration schématique d'un modèle intermédiaire construit sur la base du résultat illustré en Figure 7 ; et 3043763 5 - La Figure 9 est une illustration schématique d'un modèle construit à partir du modèle intermédiaire de la Figure 8. La Figure 1 illustre un équipement industriel E auquel sont couplés un pupitre de contrôle CONT pour le contrôle de l'équipement E, et un dispositif DIS selon l'invention. 5 Avantageusement, l'équipement industriel E, ci-après équipement E, est configuré pour la production d'au moins un gaz et/ou un liquide. Dans l'exemple de la Figure 1, l'équipement E est une unité de séparation de l'air ASU configurée pour séparer, lors de son fonctionnement, de l'air en ses différents composants, par exemple en azote et en oxygène, et optionnellement également en argon et en différents gaz rares. 10 Les matières premières utilisées par l'équipement E lors de son fonctionnement sont repérées par la référence IN, et les produits du fonctionnement de l'équipement E sont repérés par la référence OUT sur la Figure 1. Au processus P de fonctionnement de l'équipement E, on associe une performance notée perfp ayant une valeur à l'instant t notée perfp(t). Cette performance est par exemple choisie pour être 15 représentative d'une grandeur particulière, telle que par exemple une grandeur de nature technique, telle qu'un rendement, ou bien d'une autre nature, et correspondant par exemple à un coût de production. Comme décrit ci-dessus, le processus P, et donc la performance perfp, sont influencés par des facteurs extérieurs, ou facteurs externes, notés Fl, Fn. Ces facteurs externes ne sont pas maîtrisés. 20 Dans l'exemple de la Figure 1, ces facteurs comprennent par exemple : - une puissance de rectification, représentative de la fraction de l'énergie introduite dans l'équipement E qui sert à la séparation des produits (appelée processus de rectification) ; une température extérieure ; une demande en oxygène sous forme gazeuse (02) 25 une demande en azote sous forme gazeuse (N2) ; une demande en oxygène sous forme liquide (02) ; et une demande en azote sous forme liquide (N2). 3043763 6 Au processus P, on associe également des réglages R1, Rm. Chaque réglage correspond à une contrainte de fonctionnement imposée à l'équipement E pour son fonctionnement. A l'inverse des facteurs externes Fl, Fn, les réglages sont maîtrisés. En pratique, chaque réglage R1, Rm correspond à une grandeur impliquée dans le fonctionnement 5 de l'équipement E et sur laquelle l'opérateur de l'équipement E peut agir de manière contrôlée. Chaque réglage Ri, ..., Rn présente une valeur de réglage courante notée R1(t), Rm(t). La valeur des réglages R1, ..., Rn est par exemple sélectionnée via le pupitre de contrôle CONT. Chaque réglage est typiquement associé à au moins un moyen de commande adaptée pour faire varier la valeur courante du réglage considéré. 10 Dans l'exemple de la Figure 1, ces réglages comprennent par exemple : le choix des compresseurs d'air en marche à un instant donné parmi une pluralité de compresseurs disponibles, la charge de chacun des compresseurs en marche, le taux de reflux d'une colonne dite « Argon », connue en soi, et 15 - la teneur en oxygène du « ventre Argon », qui correspond à un endroit d'une colonne basse pression duquel un flux d'argon est soutiré. Le dispositif DIS est adapté pour la mise en oeuvre du procédé de suivi de la performance du processus P de fonctionnement de l'équipement E selon l'invention. Ce procédé sera décrit ci-après. 20 Le dispositif DIS comprend une unité de traitement UT, un dispositif de mesure MES, un affichage AFF et une interface homme-machine INT. L'unité de traitement UT comprend un module de traitement CPU, une mémoire MEM, et une base de données BDD. Le module de traitement CPU est configuré pour la mise en oeuvre de tout ou partie des étapes du 25 procédé selon l'invention décrit ci-après, en particulier pour les tâches de ce procédé qui relèvent d'un traitement de données. Le module de traitement CPU est par exemple un processeur. La mémoire MEM contient des programmes dont l'exécution par le module de traitement CPU permet le fonctionnement classique du dispositif DIS. La mémoire MEM contient en outre un programme PRG contenant des instructions pour la mise en 30 oeuvre du procédé selon l'invention lors de leur exécution par le module de traitement CPU. 3043763 7 La base de données BDD contient des données de fonctionnement DATA représentatives de la valeur de différentes grandeurs impliquées dans le fonctionnement de l'équipement E au cours du temps. Le détail des données de fonctionnement DATA est décrit ci-après. Le dispositif de mesure MES est adapté pour la réalisation de relevés des valeurs des facteurs externes 5 F1, Fn au cours du temps. A cet effet, le dispositif de mesure MES comprend une pluralité de capteurs mesFl, mesFn respectivement agencés pour la mesure de la valeur de l'un des facteurs F 1, Fn. Les capteurs mesFl, mesFn sont connectés à l'unité de traitement et lui délivrent leurs signaux de sortie. L'affichage AFF est adapté pour l'affichage d'informations relatives au fonctionnement du dispositif 10 DIS et de l'équipement industriel E. Le pupitre de contrôle CONT est adapté pour la sélection de paramètres de fonctionnement de l'équipement E. En particulier, comme décrit précédemment, le pupitre de contrôle CONT est configuré pour la sélection de la valeur courante des réglages R1(t), Rm(t) via les moyens de commande associés. 15 Dans l'exemple de la Figure 1, le dispositif DIS et le pupitre de contrôle CONT ont été représentés comme formant deux objets distincts. En variante, ils peuvent correspondre à un même objet. Le procédé selon l'invention va maintenant être décrit en référence aux Figures. Comme indiqué précédemment, le procédé a vocation à permettre le suivi de la performance du fonctionnement de l'équipement E, et à permettre l'amélioration de cette performance. 20 En référence à la Figure 2, lors d'une étape de découpage Si, on construit un découpage du processus P de fonctionnement de l'équipement E en sous-processus SP1, SPr (r entier). Chaque sous-processus SPi comprend l'application d'au moins une transformation thermodynamique FTi,j aboutissant à un produit de cette application. Dans l'exemple de la Figure 1, à chaque sous-processus est associée une unique transformation thermodynamique, qui est alors simplement notée 25 FTi. Dans le cadre de l'invention, avantageusement, le découpage du processus P en sous-processus SP1, SPr est opéré de sorte que les produits d'application des différentes transformations thermodynamiques soient indépendants d'un sous-processus à l'autre. Par cela, on entend que chaque processus n'exerce pas de rétroaction sur un autre processus. 30 Par ailleurs, en référence à la Figure 3, à chaque sous-processus SP1, SPr est associé au moins un des facteurs externes F1, Fn qui influence le sous-processus en question, et au moins un des 3043763 8 réglages R1, Rm qui influence également le sous-processus en question. Avantageusement, le ou les réglages associés à un sous-processus donné n'influencent pas, ou n'influencent que de façon marginale, les autres sous-processus. En outre, à chaque sous-processus SP1, SPr est associée une performance de sous-processus notée 5 perfspi pour le sous-processus SPi. Les performances de sous-processus sont représentatives d'une grandeur impliquée dans le fonctionnement de l'équipement E. Cette grandeur est choisie. Par exemple, l'une des sous-performances correspond à un coût de production par unité de volume d'un produit parmi les produits OUT. Dans l'exemple des Figures, les performances de sous-processus sont plus généralement choisies pour être représentatives d'un grandeur parmi un coût de production et une 10 sous-fonction du processus de séparation parmi une performance de compression d'air, une performance de séparation de produits, une performance de compression de produits, et optionnellement une performance de liquéfaction de produits. Avantageusement, le découpage du processus P en sous-processus SP1, SPr est en outre réalisé de sorte que la performance perfp du processus puisse être déterminée à partir des performances de sous- 15 processus perfspi des différents sous-processus. En outre, il est réalisé de sorte que la performance de sous-processus d'un sous-processus soit indépendante de la performance de sous-processus des autres sous-processus. Par-là, on entend qu'elle ne varie sensiblement pas lorsque les performances de sous-processus des autres sous-processus varient. En référence à la Figure 3, les entiers n, m et r indexant respectivement les facteurs externes, les 20 réglages et les sous-processus sont a priori différents des uns des autres, de sorte qu'à un sous- processus peuvent être associés plus d'un facteur externe et/ou plus d'un réglage. Dans cet exemple, le processus P est découpé en six sous-processus SP1 à SP6 à chacun desquels est associé au moins un facteur F1, ..., F6 respectivement et au moins un réglage R1, ..., R6 respectivement. 25 Ces sous-processus SP1, SP6 comprennent par exemple : - un sous-processus de compression d'air SP1, - un sous-processus de séparation d'Oxygène SP2, - un sous-processus de séparation d'Argon SP3, - un sous-processus de liquéfaction SP4, 30 - un sous-processus de compression d'Oxygène SP5, - un sous-processus de compression d'Azote SP6. 3043763 9 On note que les relations entre les sous-processus telles qu'illustrées en Figure 1, c'est-à-dire la succession des sous-processus partant des matières premières et aboutissant aux produits P, sont données à titre d'exemple non limitatif. Par exemple, de manière plus précise, au sous-processus SP1 sont associés au moins un réglage 5 correspondant par exemple au choix des compresseurs (marche/arrêt), et au moins un réglage pour chaque compresseur en marche correspondant à la charge relative de ce compresseur. En outre, y sont également associés un facteur externe correspondant au besoin en air pour satisfaire la demande des produits, et un facteur externe correspondant à une température extérieure. La performance de sous-processus est le coût de compression de l'air. 10 Au sous-processus SP2 sont associés des réglages relatifs à une teneur en une espèce donnée de certaines teneurs et à un reflux interne des colonnes à distiller, et un facteur externe correspondant par exemple à la puissance de rectification, c'est-à-dire la fraction de la puissance totale de l'air réellement utilisée pour la séparation des produits. La performance de sous-processus est par exemple le rendement de séparation de l'oxygène. 15 Au sous-processus SP3 sont associés un réglage correspondant à par exemple d'autres teneurs et/ou reflux interne des colonnes à distiller, et un facteur externe correspondant à la puissance de rectification. Au sous-processus SP4 sont associés un réglage correspondant par exemple au taux de compression d'un compresseur utilisée dans un cycle de liquéfaction, et des facteurs externes correspondant à par 20 exemple la charge d'un liquéfacteur et à la température extérieure. Au sous-processus SP5 sont associés des réglages correspondant par exemple au choix des compresseurs utilisés pour comprimer de l'oxygène ainsi qu'à leur charge relative, et un facteur externe correspondant à par exemple une demande en oxygène adressée à l'équipement par des clients et à la température extérieure. 25 Au sous-processus SP6 sont associés des réglages correspondant au choix des compresseurs ainsi que leur charge relative, et des facteurs externes correspondant par exemple à une demande en azote adressée à l'équipement par des clients et à la température extérieure. Avantageusement, à chaque sous-processus est également associée une modalité temporelle utilisée pour les traitements de données ultérieurs associés au sous-processus considéré. Cette modalité 30 temporelle caractérise la relation de tout ou partie des données associées au sous-processus vis-à-vis du temps. Par exemple, cette modalité temporelle se traduit par la retenue pour le sous-processus 3043763 10 considéré de données consistant en des valeurs instantanées, en des valeurs moyennées sur un intervalle de largeur choisie, etc. En d'autres termes, la sélection de la modalité temporelle de chaque sous-processus comprend la sélection de la largeur de l'intervalle de temps retenu pour le traitement de tout ou partie des données correspondantes. 5 Au cours d'une étape de collecte S2, on réalise la collecte de données de fonctionnement DATA de la base de données de fonctionnement BDD. Les données de fonctionnement DATA comprennent, pour chaque sous-processus Spi, une pluralité de points de fonctionnement chacun défini par : - une valeur du facteur externe associé, ou un n-uplet de valeurs des facteurs externes associés, 10 et - pour chaque valeur du facteur externe ou chaque n-uplet de valeurs des facteurs externes associés : o une valeur de performance de sous-processus perfspi pour ce sous-processus, et o une valeur du ou des réglages associés correspondant à cette valeur de performance. 15 Par exemple, les valeurs de performance de sous-processus sont déterminées à partir d'informations disponibles. A titre d'exemple, une valeur de performance de sous-processus correspondant à un coût de production est déterminée à partir d'une quantité d'énergie dépensée, d'une quantité de produit obtenue à partir de cette énergie dépensée, et du prix de l'énergie. La Figure 4 illustre un ensemble de points de fonctionnement obtenus pour un sous-processus associé 20 à un processus de production d'Hydrogène. Chaque point de la Figure 4 est caractérisé par une abscisse correspondant à la valeur du facteur externe associé, et une ordonnée représentative de la valeur de la performance de sous-processus mesurée pour cette valeur du facteur externe. Chaque point est par ailleurs associé à une valeur du réglage associé, et correspondant à la valeur du réglage observée lors du relevé du point en question. 25 Lors d'une étape de filtrage S3, on filtre les données DATA pour en ôter les données non probantes. Ces données non probantes comprennent par exemple les données incomplètes, les données correspondant à des états transitoires du fonctionnement de l'équipement E, etc. Les critères de filtrage sont par exemple prédéfinis initialement. En référence à la Figure 5, lors d'une étape de sélection S4, on mesure la valeur des facteurs externes. 30 En outre, parmi les données DATA, et pour chaque sous-processus SPi, on réalise la sélection d'une fenêtre de données FENi en fonction de la valeur mesurée du ou des facteurs externes du sous-processus. 3043763 11 En d'autres termes, pour chaque processus, on réalise la mesure de la valeur du ou des facteurs externes du sous-processus via le ou les capteurs mesn associés. Cette mesure est par exemple notée Finies pour le sous-processus SPi. A partir de ces mesures, pour chaque sous-processus, on extrait de la base de données les données 5 DATA correspondant à des abscisses contenues dans une plage centrée autour de la valeur du ou des facteurs externes ainsi mesurée. Cette plage présente par exemple des bornes fixées de telle manière que l'évolution de la performance sur cette plage en fonction du ou des facteurs externes puisse être considérée comme linéaire et qu'une faible variation des facteurs externes n'affecte pas les réglages optimaux (qui dépendent des facteurs externes associées en règle générale) 10 Dans l'exemple la Figure 5, la valeur du facteur externe mesurée est par exemple de 75352 Nm3/h, et la fenêtre de données FENi retenue comprend les données DATA dont l'abscisse est comprise entre 72102 et 78602 Nm3/h. La fenêtre FENi présente donc une largeur d'environ 8,6% de la valeur mesurée. En référence à la Figure 6, lors d'une étape S5 de découpage de fenêtre, pour chaque sous-processus, 15 on découpe la fenêtre FENi obtenue lors de l'étape S4 en tranches TRi,j. j indexe les tranches parmi l'ensemble des tranches ainsi construites. Ces tranches forment des sous-fenêtres de la fenêtre FENi. Chaque tranche TRi,j présente une largeur prédéterminée. Avantageusement, les différentes tranches TRi,j d'une fenêtre FENi présentent toutes la même largeur. En référence à la Figure 7, lors d'une étape S6, pour chaque sous-processus SPi, et pour chaque 20 tranche TRi,j de la fenêtre FENi construite lors de l'étape précédente, on sélectionne la donnée DATA au sein de la tranche considérée qui présente la performance de sous-processus perfspi de valeur maximale, notée perfspi(TRi,jmax). On note qu'en fonction de la grandeur dont la performance rend compte, la donnée correspondant à la performance maximale peut correspondre au point d'ordonnée minimale, comme c'est le cas sur la 25 Figure 7, ou bien à l'inverse au point d'ordonnée maximale au sein de la tranche. L'ensemble noté DATA(FEN1) des données retenues pour chaque fenêtre FENi correspond aux meilleures performances obtenues dans le voisinage des conditions de fonctionnement actuelles de l'équipement E. En référence à la Figure 8, lors d'une étape S7, pour chaque sous-processus, on construit un modèle 30 intermédiaire MI(SPi) de la performance de sous-processus correspondante en fonction du ou des facteurs externes associés, et ce à partir de l'ensemble de données noté DATA(FENi) obtenu à l'issue de l'étape précédente. 3043763 12 Avantageusement, ce modèle est un modèle linéaire. En outre, avantageusement, ce modèle est construit par régression linéaire. On note que cette régression linéaire est toujours possible puisque les fenêtres ont été ajustées de sorte que le sous-processus soit linéaire sur la fenêtre considérée. En référence à la Figure 9, lors d'une étape S8, pour chaque sous-processus SPi, on analyse le modèle 5 intermédiaire MI(SPi) obtenu précédemment pour déterminer si au moins un des points de l'ensemble DATA(FEN1) a sur le modèle intermédiaire MI(SPi) une influence supérieure à un seuil prédéterminé. Avantageusement, cette analyse est une analyse statistique, telle que par exemple une analyse basée sur la méthode connue sous l'acronyme « DFFITS » menée avec des critères paramétrables prédéfinis. Ces critères comprennent par exemple l'évaluation de l'écart entre la valeur des réglages associés à un 10 point des données DATA(FEN1) et la valeur des réglages associés aux autres points de ces données, ou encore la détermination du fait qu'un point de ces données est entaché d'une erreur de mesure. A partir de cette analyse, pour chaque sous-processus, on construit l'ensemble DATA'(FEN1) contenant les points de l'ensemble DATA(FEN1) déterminés comme n'ayant pas sur le modèle intermédiaire MI(SPi) une influence supérieure au seuil prédéterminé. 15 Autrement dit, l'ensemble DATA'(FEN1) comprend les points de l'ensemble DATA(FEN1) à l'exception de ceux déterminés comme influençant trop fortement le modèle intermédiaire correspondant. Une fois l'ensemble DATA'(FENi) construit, on construit à partir de cet ensemble un modèle M(SPi) représentatif de la performance de sous-processus correspondante en fonction de la valeur du ou des 20 facteurs externes associés. Avantageusement, comme précédemment, ce modèle est linéaire. En outre, avantageusement, il est construit par régression. La Figure 9, sur laquelle les points de la Figure 8 ayant été déterminés comme ayant une influence trop importante sur le modèle intermédiaire sont entourés, illustre le modèle ainsi obtenu. 25 Le modèle M(SPi) fournit, pour chaque sous-processus, et pour chaque valeur du ou des facteurs externes associés, une valeur de performance de sous-processus optimale notée perfmaxspi. Lors d'une étape S9, pour chaque sous-processus SPi, et pour la valeur courante des facteurs externes associés, on détermine la valeur de performance de sous-processus optimale perfmaxspi. En pratique, cette valeur est obtenue de façon simple en tant qu'ordonnée du modèle M(SPi) pour la valeur 30 courante du ou des facteurs externes en question. 3043763 13 En outre, pour le ou les réglages associés au sous-processus considéré, on détermine la valeur du ou des réglages, notée Rimax pour le sous-processus d'indice i, qui est associée à cette valeur de performance de sous-processus optimale perfmaxspi. En pratique, pour ce faire, par exemple, on détermine que la valeur de ces réglages correspond à la 5 valeur des réglages associée au point des données le plus porche du modèle dans le voisinage considéré. Par ailleurs, on construit un signal SIGN contenant au moins des informations représentatives de la valeur de ces réglages. Le signal SIGN forme ainsi une consigne de commande. Avantageusement, lors de cette étape, on évalue également une valeur de performance optimale notée 10 perfmaxp pour le processus P à partir des valeurs de performance de sous-processus optimale perfmaxsp des différents sous-processus SPi. Cette valeur perfmaxp est par exemple déterminée en tant que somme des différentes valeurs perfmaxspi. D'autres méthodes de détermination sont néanmoins envisageables. La valeur de performance perfmaxp est alors intégrée au signal SIGN. 15 Avantageusement, si cela n'a pas été fait précédemment, on détermine également la performance de processus perfp à partir des valeurs de performance des sous-processus perfspi. Cette performance de processus perfp est par exemple déterminée en tant que somme des valeurs de performance des différents sous-processus, comme précédemment. La valeur perfp est alors intégrée au signal SIGN. 20 En outre, on peut intégrer au signal SIGN la valeur perfspi de performance de sous-processus de chaque sous-processus. Lors d'une étape S10, le signal SIGN est traité par l'unité de traitement UT en vue de son affichage par l'affichage AFF. Les informations dont le signal SIGN est représentatif sont alors affichées par l'affichage AFF. 25 Les informations déterminées lors du procédé selon l'invention sont ainsi avantageusement utilisées comme source d'information pour l'ajustement du fonctionnement de l'équipement E afin d'en améliorer les performances. En particulier, l'opérateur peut ainsi bénéficier d'un affichage des réglages déterminés comme permettant au processus P d'aboutir à une performance optimale, de sorte qu'il peut modifier la valeur courante des réglages R1, Rm pour les faire correspondre aux 30 réglages fournissant des performances de sous-processus qui sont optimales. 3043763 14 Avantageusement, en parallèle ou en remplacement, le signal SIGN est envoyé au pupitre de contrôle CONT de sorte que l'opérateur dispose des informations relatives aux réglages optimaux au niveau de ce pupitre. En outre, avantageusement, le signal SIGN est utilisé comme donnée d'entrée d'une étape Sll au 5 cours de laquelle on détermine une consigne de réglage CONSIGNA; pour au moins un réglage R1, ..., Rm. Chaque consigne de réglage CONSIGNA; correspond à une consigne dont l'observation par l'opérateur de l'équipement E tend à rapprocher l'équipement E du point de fonctionnement ayant la performance de processus perfmaxp. Chaque consigne de réglage CONSIGNA; est déterminée en fonction la valeur du réglage Ri associé 10 qui correspond à la valeur de performance de sous-processus perfmaxspi. Par exemple, la consigne de réglage CONSIGNA; contient une instruction de mise du réglage Ri sensiblement à cette valeur. Alternativement, la consigne de réglage CONSIGNA; contient une instruction pour le déplacement relatif du moyen de commande associé par rapport à sa position courante. Par exemple, l'un des réglages est associé à un levier ayant une position donnée correspondant à un réglage de valeur 15 donnée, et la consigne CONSIGNA; comprend alors une instruction de déplacement du levier jusqu'à une nouvelle position fournie par ladite CONSIGNA;. Avantageusement, dans certaines réalisations, les consignes de réglage CONSIGNA; sont utilisées comme données d'entrée d'un processus d'ajustement des réglages R1, Rm qui est au moins partiellement automatisé. Par exemple, une consigne CONSIGNA; donnée est traitée par une unité de 20 traitement (non représentée) du pupitre CONT, ce qui déclenche la modification par le moyen de commande associé au réglage de la valeur de ce réglage jusqu'à la valeur de consigne. Les étapes du procédé, en particulier les étapes S4 et suivantes, sont répétées. Elles sont par exemple répétées à fréquence régulière, ou bien en réponse à la détection d'une variation de la valeur de l'un des facteurs externes supérieure à un seuil prédéterminé. 25 Par ailleurs, la collecte des données DATA dans la base de données DBB est avantageusement poursuivie dans le temps. Le mode de réalisation de la Figure 1 correspond à une réalisation dans laquelle l'équipement E est une unité de séparation d'air ASU. En variante, l'équipement E est une installation de production de dihydrogène et de monoxyde de 30 carbone. En variante encore, l'équipement E est un équipement d'une unité ASU ou d'une telle installation de production de dihydrogène et de monoxyde de carbone. 3043763 15 Dans certaines réalisations, s'il arrive que certaines étapes ne se déroulent pas de façon optimale, le signal SIGN est construit pour incorporer des informations rendant compte de ce fait. Par exemple, dans le cadre de l'étape S7 ou de l'étape S8, si l'un des ensembles DATA(FENi) ou DATA'(FENi) comprend un nombre de points inférieur à un seuil prédéterminé, le module de 5 traitement CPU génère le signal SIGN de sorte que ce dernier contienne des informations reflétant ce manque de données. A noter que plusieurs réponses à cette situation sont envisageables. Par exemple, au cours de l'étape S7 ou S8, lorsque le nombre de points est insuffisant, le modèle intermédiaire ou le modèle est néanmoins construit, et le signal SIGN contient une alerte représentative du fait que le modèle 10 intermédiaire/le modèle a été construit à partir d'un faible nombre de points. Alternativement, le ou les modèles intermédiaires/le ou les modèles ne sont pas construits, et le signal SIGN comprend une alerte relative au fait que le modèle intermédiaire/1e modèle n'a pu être construit. Il est également envisageable d'incorporer au signal SIGN des informations reflétant le fait que l'équipement E est dans un état transitoire. 15 Le procédé selon l'invention présente plusieurs avantages. Tout d'abord, il permet la réalisation d'un suivi de performance du fonctionnement d'un équipement, et ce quelle que soit la complexité de l'équipement considéré. Ce suivi ne nécessite par ailleurs que peu de connaissances techniques spécifiques en la matière de la part de l'exploitant de l'équipement en question. 20 En outre, son principe repose la construction d'un modèle local et temporaire sur la base d'une quantité de données restreinte à partir de la valeur des facteurs externes mesurée. Ainsi, le procédé selon l'invention est léger et très adaptable à des conditions de fonctionnement de l'équipement E qui n'avaient pas été observées jusqu'à lors. Par ailleurs, le filtrage des données utilisées améliore les résultats fournis. Par ailleurs, le rejet des 25 points influençant trop fortement le modèle intermédiaire permet de consolider les résultats fournis. D'autres modes de réalisation sont envisageables. En particulier, on a décrit ci-dessus une réalisation préférentielle du procédé dans laquelle chaque sous-processus aboutit à la construction d'un modèle. On peut néanmoins envisager un procédé dans lequel seule une partie des sous-processus est traitée de la sorte. REVENDICATIONS1. Procédé de suivi de performance d'un processus de fonctionnement d'un équipement industriel (E) pour la production d'au moins un gaz et/ou un liquide, l'équipement industriel présentant une valeur de performance courante (perfp) fonction d'une pluralité de facteurs externes (F1, Fn) et d'une pluralité de réglages (R1, Rm) dudit équipement industriel, le procédé étant mis en oeuvre par des moyens informatiques et comprenant - - le découpage (S1) du processus (P) de fonctionnement de l'équipement industriel en une pluralité de sous-processus (SP1, SPr) présentant chacun une performance de sous- processus (perfspi) fonction d'au moins l'un des facteurs externes et l'un des réglages, chaque sous-processus comprenant l'application d'au moins une fonction thermodynamique (FTi,j) fournissant un produit d'application, les produits d'application étant indépendants d'un sous-processus à l'autre, - pour au moins un sous-processus, la construction d'un modèle (M(SPi)) d'une performance optimale de sous-processus (perfmaxspi) en fonction de la valeur du ou des facteurs extérieurs associés au sous-processus à partir de données (DATA) de fonctionnement de l'équipement industriel représentatives d'une pluralité de valeurs de performances de sous-processus (perfspi) en fonction de la valeur du ou des facteurs externes associés au sous-processus, et pour chaque valeur de performance de sous- processus, une valeur du ou des réglages associés au sous-processus, - la mesure de la valeur (Finies) des facteurs externes, - pour ledit au moins un sous-processus, la détermination d'au moins une valeur de performance optimale (perfmaxspi) de sous-processus à partir du modèle correspondant et de la mesure de la valeur du ou des facteurs externes correspondants, et - la détermination de la valeur (Rimai() des réglages de sous-processus associés aux valeurs de performances optimales de sous-processus pour la valeur mesurée (Finies) des facteurs externes correspondants à partir desdites données de fonctionnement de l'équipement industriel, et - l'élaboration d'un signal (SIGN) relatif à la valeur (Rimai() des réglages de sous-processus associés auxdites valeurs de performances optimales de sous-processus. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel la mesure de la valeur des facteurs externes est réalisée avant la construction du modèle (M(SPi)) pour ledit au moins un sous-processus, et en ce que chaque modèle est construit en fonction de la valeur mesurée (Finies) du ou des facteurs externes associés au sous-processus correspondant. 3043763 17 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel, pour la construction d'au moins un modèle : - on sélectionne une fenêtre (FENi) de valeurs du ou des facteurs externes influençant le sous-processus correspondant, ladite fenêtre étant choisie en fonction de la valeur mesurée (Fimes) du ou des facteurs externes associés, et 5 - on construit le modèle (M(SPi)) à partir des données de la base de données correspondant à des valeurs de facteurs externes comprises dans ladite fenêtre. 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel : - on découpe la fenêtre en tranches (TRi,j) comprenant chacune au moins une valeur de 10 performance de sous-processus pour le sous-processus correspondant, - on sélectionne au sein de chacune de tout ou partie des tranches la valeur de performance de sous-processus maximale, et - on construit le modèle (M(SPi)) à partir desdites valeurs de performance de sous-processus maximales. 15 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel, à partir desdites valeurs de performance de sous-processus maximales, on construit un modèle intermédiaire (MI(SPi)) et on analyse ledit modèle intermédiaire pour déterminer si une ou plusieurs des valeurs de performance de sous-processus maximales ont sur le modèle intermédiaire une influence supérieure à un seuil 20 prédéterminé, et si tel est le cas, on construit le modèle (M(SPi)) à partir des valeurs de sous- processus maximales en écartant la ou les valeurs de performance maximale ayant sur le modèle intermédiaire une influence supérieure au seuil prédéterminé. 6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel, pour la 25 construction d'au moins un modèle (M(SPi)), on obtient des données filtrées par réalisation d'un filtrage des données de fonctionnement de l'équipement industriel de façon à écarter au moins des valeurs de performances correspondant à des états transitoires de l'équipement industriel, et on construit le modèle (M(SPi)) à partir des données filtrées. 30 7. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on détermine également une valeur de performance optimale (perfmaxp) de l'équipement industriel à partir des valeurs de performance optimale des sous-processus (perfmaxspi) et, dans lequel le signal comprend en outre ladite valeur de performance optimale de l'équipement industriel. 35 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel on détermine des consignes de commande (CONSIGNA;) pour les réglages (R1, Rm) à partir de la valeur 3043763 18 (Rimai) des réglages associées aux valeurs de performances optimales de sous-processus (perfmaxspi), et dans lequel le signal comprend lesdites consignes de commande. 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l'équipement 5 industriel est une installation de séparation de gaz de l'air, une installation de production de dihydrogène et de monoxyde de carbone, ou un équipement compris dans une telle installation. 10. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il 10 comprend une étape de collecte au cours de laquelle on collecte les données (DATA) de fonctionnement de l'équipement industriel représentatives d'une pluralité de valeurs de performances de sous-processus (perfspi) en fonction de la valeur du ou des facteurs externes associés à chacun des sous-processus. 15 11. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'au moins un modèle est un modèle linéaire construit par régression. 12. Programme informatique comprenant pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, lors de son exécution par un processeur. 20 13. Dispositif pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 11, le dispositif comprenant - - un module de traitement (CPU) adapté pour découper le processus (P) de fonctionnement 25 de l'équipement industriel en une pluralité de sous-processus (SP1, SPr), - une base de données (BDD) de fonctionnement de l'équipement industriel contenant, pour chaque sous-processus, des données (DATA) représentatives d'une pluralité de valeurs de performances de sous-processus en fonction de la valeur du ou des facteurs externes associés au sous-processus, et comprenant, pour chaque valeur de performance de sous- 30 processus, une valeur du ou des réglages associés au sous-processus, et - un dispositif de mesure de la valeur des facteurs externes, le module de traitement étant en outre configuré pour déterminer, pour chacun des sous-processus, au moins une valeur de performance optimale de sous-processus (perfmaxspi) à partir du modèle correspondant et de la mesure de la valeur (Fi.') du ou des facteurs externes 35 correspondants, pour déterminer la valeur (Rimai) des réglages de sous-processus associés auxdites valeurs de performances optimales de sous-processus à partir de la base de données 3043763 19 de fonctionnement de l'équipement industriel, et pour générer un signal (SIGN) relatif à la valeur (Rimai) des réglages associés aux valeurs de performances optimales de sous-processus.