Optimisation du contrôle de chambres de combustion à biomasse automatisées et surveillance en temps réel - QC-213

Discipline(s) et niveau : Génie électrique, informatique des systèmes, mécanique, informatique (Tous les niveaux)
Nom de la compagnie : Combustion Expert Énergie
# Stagiaires / # blocs : 1 stagiaire / 2-4 blocs Accélération (environ 1 an)
Langue : Français et/ou Anglais
Lieu : Trois-Rivières, QC
Début du projet : Dès que possible 
Préférences : Aucune

À propos de la compagnie :

Depuis 2001, Combustion Expert Énergie conçoit, fabrique et installe des chambres à combustion à biomasse entièrement automatisées, performantes et efficaces. À ce jour, Combustion Expert Énergie a participé à la réalisation de dizaines de centrales thermiques à biomasse pour des clients des secteurs institutionnel, commercial et industriel. Expert en technologie de système thermique de production, nous installons et entretenons tous types de chaudières et équipements de combustion utilisés en procédé industriel.

Description du ou des projet(s) : 

L’entreprise souhaite améliorer le contrôle automatisé des chambres à combustion (boilers) qu’elle produit ainsi qu’ajouter de la surveillance en temps réel à l’équipement afin de permettre la maintenance préventive. Un meilleur contrôle permettra d’augmenter l’efficacité des chambres à combustion.

Le premier volet du projet consiste à intégrer des capteurs pour suivre différents paramètres (ex : humidité de la biomasse, qualité de la combustion) afin de pouvoir optimiser en temps réel le fonctionnement de la chambre à combustion (ex : temps de séchage de la biomasse, apport en oxygène) et ainsi avoir une combustion plus efficace.

Un second volet du projet vise à intégrer des capteurs permettant de surveiller en temps réel l’équipement nécessitant une maintenance régulière (vis sans fin alimentant la chambre à combustion, grille de combustion) afin de pouvoir prédire les défaillances et réaliser la maintenance préventive au moment opportun. 

Objectifs/sous-objectifs de recherche :

Volet 1

  • Analyse des conditions de fonctionnement et sélection de capteurs appropriés pour l’instrumentalisation de l’équipement
  • Déterminer les conditions optimales de fonctionnement selon les données des capteurs
  • Développer et valider un algorithme de contrôle permettant de maintenir des conditions optimales de fonctionnement
  • Intégrer la solution à l’automate utilisé par l’entreprise

Volet 2

  • Déterminer les signes précurseurs de défaillance selon les capteurs utilisés, pour la maintenance préventive

Méthodologie :

  • À déterminer avec les chercheurs

Compétences recherchées :

  • Machine learning
  • Familiarité avec automate Allen Bradley un atout (CompactLogix 5000)

Pour plus d’information ou pour postuler :

  1. Vérifiez votre admissibilité et apprenez-en plus sur les projets ouverts.
  2. ​Les étudiants intéressés doivent obtenir l’accord de leur superviseur et soumettre leur CV ainsi que le lien menant à la page web universitaire de leur superviseur via le formulaire web ou directement à Jérôme.
Programme: