Optimiser la géométrie des réacteurs à flux par IA et fabrication additive
Optimisation de la géométrie des réacteurs à flux continu par fabrication additive et apprentissage automatique
L’intensification des procédés est un défi majeur dans de nombreux domaines industriels, de la chimie aux biotechnologies. Les réacteurs à flux continu offrent un potentiel considérable pour atteindre des rendements et des sélectivités élevés, mais leur conception géométrique optimale reste un casse-tête complexe. La combinaison de simulations informatiques multi-fidélité et de techniques de fabrication additive pourrait bien révolutionner ce domaine.
Un espace de conception gigantesque
L’espace des configurations possibles pour un réacteur à flux continu est quasi-infini quand on considère les paramètres géométriques comme la forme des canaux, leur torsion, leur rugosité de surface, etc. Une recherche exhaustive par essais-erreurs serait totalement impraticable. C’est là qu’interviennent les méthodes d’optimisation numérique couplées à la fabrication additive.
Simulations et prototypage rapide
En utilisant des simulations numériques de différents niveaux de fidélité (de modèles simplifiés à des simulations fines), il est possible d’explorer rapidement un grand nombre de designs et d’identifier les configurations les plus prometteuses. Ces designs optimisés in silico peuvent ensuite être fabriqués physiquement par impression 3D pour validation expérimentale. Un cycle vertueux s’installe alors, les données expérimentales venant enrichir et affiner les modèles de simulation.
Cas d’application prometteurs
Cette approche a déjà démontré son potentiel, par exemple pour l’intensification de réactions chimiques exothermiques difficiles à contrôler. En améliorant le transfert de chaleur et le mélange, on peut augmenter les rendements tout en réduisant les risques. Dans le domaine des biotechnologies aussi, concevoir la géométrie idéale des bioréacteurs permettrait d’améliorer la productivité tout en réduisant les coûts opérationnels.