Modélisation physico-chimique de la filière classique de production d'acier pour l'analyse de l'Inventaire du Cycle de Vie

par Ana-Maria Iosif

Thèse de doctorat en Science et ingénierie des matériaux

Sous la direction de Denis Ablitzer.

Soutenue le 09-11-2006

à Vandoeuvre-les-Nancy, INPL , dans le cadre de EMMA - Ecole Doctorale Energie - Mécanique - Matériaux , en partenariat avec Laboratoire de science et génie des matériaux et de métallurgie (Nancy) (laboratoire) .

Le président du jury était Pierre Archambault.

Le jury était composé de Denis Ablitzer, Jacques Bourgois, Yves Fautrelle, Jean-Pierre Birat, François Hanrot.

Les rapporteurs étaient Jacques Bourgois, Yves Fautrelle.


  • Résumé

    Ce travail est consacré au développement d’un couplage méthodologique entre la méthode d’Analyse de Cycle de Vie (ACV) et un logiciel de génie de procédés (Aspen Plus), en vue d’améliorer la qualité des données de l’Inventaire du Cycle de Vie (LCV) de la filière classique de production d’acier. La nouvelle approche développée est destinée à la réalisation de l’inventaire pour un système défini à partir de modèles physico-chimiques simplifiés. Ainsi, à l’aide du logiciel Aspen Plus, nous avons mis en oeuvre la modélisation de chaque sous-système considéré dans les frontières de la filière classique de production d’acier : cokerie, agglomération, haut fourneau, convertisseur et laminoir à chaud. L’approche de modélisation adoptée a été basée sur des considérations physiques et chimiques et sur des observations expérimentales à l’échelle industrielle et/ou à l’échelle pilote pour chaque sous-système. Les modèles permettent le calcul de la plupart des émissions engendrées par le système : CO2, CO, NO, SO2, COV, HCl, H2S, poussières et métaux lourds ainsi que des déchets. La validation des modèles a été faite par comparaison des résultats calculés avec des mesures expérimentales disponibles pour des sites industriels. De plus, le comportement des modèles a été testé en réalisant des simulations en utilisant une base de données "de référence" définie dans le cadre du projet européen ULCOS (Ultra Low CO2 Steelmaking). Il est montré que cette approche méthodologique assure le contrôle total du bouclage des bilans de matière et d’énergie du système, difficile à réaliser à partir des données provenant exclusivement de mesures industrielles et/ou de la littérature. De plus, le fait que les émissions soient calculées sur des considérations physicochimiques, conduit à donner une forte crédibilité à l’inventaire réalisé

  • Titre traduit

    Physicochemical medelling of the classical steelmaking routes for Life Cycle Inventory Analysis


  • Résumé

    This work was devoted to a new methodological framework, which combines the Life Cycle Assessment (LCA) method and the process simulation software (Aspen Plus), in order to improve the quality of data used for carrying out the Life Cycle Inventory (LCI) of the classical steelmaking route. The new approach adopted in the present work, is to carry out the inventory of the defined system via simplified physical-chemical models. Using Aspen Plus software, we have developed simplified physical-chemical models for each of the subsystem defined by the boundaries of the classical steelmaking route: coking plant, sintering plant, blast furnace, basic oxygen furnace and hot rolling. The modelling strategy was based on physical and chemical considerations and on the experimental observations made on an industrial and/or a pilot scale for each subsystem.The models allow for calculation of the principal pollutants evolved by the system such as CO2, CO, NO, SO2, COV, HCl, H2S, dust, heavy metals and solid waste. The models validation was made by comparing the calculated results with experimental data given by the industrial sites. Furthermore, the maturity of the models was tested through simulations using data coming from the "benchmark" data base defined in the frame of ULCOS project (Ultra Low CO2 Steelmaking).Through the models simulation, it was proved that this methodological framework assures the total control of mass and heat balances of the system which is difficult to achieve when using only data from industry and/or literature. However, the fact that the emissions calculated within the models are based on physical-chemical considerations gives a strong credibility to the life cycle inventory


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