Chaudières biomasse : plus de performance grâce à l’analyse de données

Une production d’énergie encore plus verte et encore plus efficace : telle est l’ambition de Plaine Commune Énergie (filiale d’ENGIE Solutions), second réseau de chaleur en Île-de-France. Le réseau multisites et interconnecté a, dans cette perspective, décidé d’implanter une nouvelle chaufferie biomasse. Mais avant cela, afin d’optimiser ses performances, Plaine Commune Énergie a confié à Vertuoz Industri.e une analyse fine des résultats de sa première chaudière biomasse.

 

Le Syndicat Mixte des Réseaux d’Énergie Calorifique SMIREC a donné à Plaine Commune Énergie la mission d’exploiter, de développer et de moderniser son réseau de chaleur sur les villes de Saint-Denis, L’Île-Saint-Denis, Pierrefitte-sur-Seine et Stains. Et c’est dans le cadre de cette mission de délégation de service public que PCE a procédé en 2016 à la mutation des centres et outils de production qui lui ont été confiés, afin de verdir le réseau de chaleur. « Après cette transformation réalisée dans un temps record, constate Bassir Sufyar, responsable Département Exploitation du réseau de chaleur de Plaine Commune Énergie, il nous importait d’obtenir la puissance maximale de nos chaufferies. Nous avons donc sollicité Vertuoz Industri.e pour confirmer nos pistes d’optimisation et identifier les paramètres susceptibles d’influencer nos performances de production de chaleur, à partir des résultats de notre première chaudière biomasse de 16 MW à Stains. »

 

Pas moins de 6 000 points de données analysés

Première mission pour réaliser cette analyse : agréger l’ensemble des données du réseau de chaleur dans une unique base de données et pouvoir les afficher dans des interfaces personnalisées. Chaque chaudière étant instrumentalisée, dotée de nombreux capteurs, la quantité de données est gigantesque. Température des fumées, débit d’air, vitesse des moteurs, ouverture de vannes…, une infinité de data et de flux accessibles en temps réel !

 

L’opportunité de tester les paramètres les plus efficaces

« Très concrètement, l’outil Vertuoz Industri.e permet d’apprécier les paramètres ayant un impact sur les performances des équipements, à partir de l’analyse des données et de leurs variances, explique Bassir Sufyar. L’interface est ludique, simple et agréable à utiliser. C’est très visuel, on voit clairement les indicateurs évoluer en fonction des réglages des paramètres. Quels sont ceux qui doivent être optimisés ? Est-ce la quantité de bois brûlée dans la chaudière, l’apport d’air secondaire ou encore le taux d’oxygène ? Avec Vertuoz Industri.e, nous avons travaillé main dans la main pour étudier les indicateurs les plus pertinents. »

 

10 % de performance gagnée !

L’équipe peut ensuite s’intéresser à des ajustements plus fins. « À partir de préconisations, nous avons travaillé avec le fabricant de nos chaudières afin d’adapter les procédés industriels, poursuit Bassir Sufyar. De mars à juin 2017, trois mois ont suffi pour gagner environ 10 % de performance, simplement en faisant varier quelques paramètres ! Cela, sans avoir eu besoin d’investir dans de nouvelles machines. »

Aujourd’hui, à l’aube de la période de chauffe, l’équipe de Plaine Commune Énergie devrait passer un nouveau palier. « Nous allons mesurer la puissance de la chaudière biomasse durant ces prochains mois d’hiver, confirme Bassir Sufyar. Après cela, nous envisageons la possibilité de réaliser la même analyse à l’échelle de nos autres chaufferies et ainsi obtenir une vision énergétique systémique du réseau de chaleur. La solution Vertuoz Industri.e est concrète, visuelle, facile à mettre en place et, surtout, particulièrement efficace. Nous l’avons constaté. »

 

En chiffres…

3

centrales de production et d’exploitation biomasse et gaz naturel.

16 MW

de puissance pour la chaufferie biomasse.

40 000

logements alimentés en chauffage et eau chaude sanitaire.

6 000

points de données analysés.

10 %

de puissance gagnée dès les premiers mois.

 

 

À propos de Plaine Commune Énergie

Plaine Commune Énergie est l’entreprise délégataire du contrat de service public pour la fourniture de chaleur de la ville de Saint-Denis, Stains, Pierrefitte et l’Île-Saint-Denis, filiale à 100 % d’ENGIE Solutions.

Wiki Industri.e : les gisements d’efficacité énergétique liés à la variabilité

Si le statisticien William Edwards Deming devait réduire son « message aux responsables d’entreprises au strict minimum », il leur dirait « que la seule chose à faire est de s’attaquer à réduire la variabilité des processus ». De fait, l’industrie a toujours cherché à limiter la variabilité en déployant des standards ou en adoptant des bonnes pratiques. Pourtant, lorsqu’on s’est donné les moyens de suivre ses Indicateurs de Performance Énergétique (IPE) à une maille opérationnelle, horaire ou 10 mn, on se rend compte qu’il existe encore des variabilités. Des trésors d’informations que les industriels auraient tort de ne pas exploiter…

 

1- Définition

2- Une infinité de variables pour des trésors d’informations

3- Quatre étapes vers une amélioration continue

4- Quels conseils pour analyser la variabilité ?

 

 

1- Définition : qu’est-ce que la variabilité ?

Instabilité, fluctuation ou « état de ce qui est variable » : la variabilité est une « disposition habituelle à varier » selon le dictionnaire. Statistiquement, la variabilité est l’« éparpillement des valeurs d’une distribution de fréquence, mesurée souvent par l’écart-type », l’écart-type étant l’écart moyen à la moyenne. En d’autres termes, la variabilité, calculée en pourcentage, se mesure en divisant l’écart-type par la moyenne.

 

2- Une infinité de variables pour des trésors d’informations

Tout système complexe subit de la variabilité. Et dans l’industrie, les sources de variabilité sont innombrables, donc intéressantes pour l’industriel à la recherche de gisements d’économie. Ce n’est pas nouveau. En revanche, l’avènement des nouvelles technologies, en particulier celles du Big Data comme alternative aux fichiers Excel pour les opérationnels, est un usage plus récent. Ceux-ci peuvent enfin trouver en quelques clics les paramètres opératoires qui sont à l’origine de la variabilité de leurs IPE et sur lesquels ils peuvent agir… sans recourir à un data scientist.

Avec une exigence : pour visualiser la variabilité, il faut utiliser la maille de temps la plus fine possible pour chaque indicateur de performance. Ainsi, l’écart de variabilité détectée entre une mesure mensuelle et à la minute ou à l’heure, peut varier du simple au triple, voire plus.

Sans oublier les données process… Ci-dessous en orange, les données de la chaufferie permettent de suivre la consommation de gaz par tonne de vapeur produite. On ne voit pas ou très peu de variabilité. En bleu, il s’agit de la vapeur consommée par le process… Ici on aperçoit que pour produire une même tonne de produit fini, l’industriel peut consommer 2 à 3 fois plus de vapeur ! L’enjeu de performance énergétique se trouve donc dans l’efficacité de la consommation de la vapeur et non dans l’efficacité de la production de celle-ci, et l’ordre de grandeur du potentiel de gain lié à la réduction de la variabilité se situe dans les dizaines de pourcents et non dans les pourcents.

indicateur performance energetique industrie usine

 

3- Quatre étapes vers une amélioration continue

Concrètement, quatre étapes sont nécessaires pour analyser la variabilité de vos indicateurs et améliorer en continu votre performance énergétique :

  • Mesurer le potentiel de gain entre la performance moyenne et la meilleure performance stable et réaliste ;
  • Identifier les paramètres de contrôle et les réglages associés à la meilleure performance stable ;
  • Appliquer les meilleures pratiques de conduite/réglages de l’usine ou atelier ;
  • Mesurer rapidement l’application effective des consignes et leur impact sur la performance énergétique.

 

4- Quels conseils pour analyser la variabilité ?

Avant d’analyser la variabilité de la performance énergétique de votre site industriel, la première étape consiste à créer et structurer une base de données opérationnelle.

 

Sources

CNRTL