Modèles rationnels optimisés de manière exacte pour l'amélioration des procédés chimiques

par Arthur Marmin

Projet de thèse en Traitement du signal et des images

Sous la direction de Jean-Christophe Pesquet et de Marc Castella.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne) , en partenariat avec [CVN] Centre de la Vision Numérique (laboratoire) et de CentraleSupélec (2015-....) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-10-2017 .


  • Résumé

    La caractérisation et l'amélioration des performances de catalyseurs est une problématique à fort impact en génie des procédés physico-chimiques. Dans ce contexte, l'identification de composés chimiques peut se ramener à un problème de restoration de signal. Un autre défi de taille réside dans l'identification de relations de dépendances entre variables. Ces deux problèmes peuvent se traduire par une minimisation d'un critère, qu'il est possible de choisir polynomial ou rationnel. En général, la minimisation du critère dans le cas polynomial ou rationnel est un problème non convexe pour lequel il n'y a aucune garantie de minimisation globale. Une approche récente (hiérarchie de Lasserre/sum of squares) fournit toutefois une séquence de problèmes convexes (SDP: semi-definite programing) assurée de converger en théorie vers le minimum global. Dans cette thèse, nous souhaitons nous concentrer sur ces techniques. Une version plus détaillée du sujet de thèse est donnée dans le fichier pdf joint.

  • Titre traduit

    Rational models optimized exactly for chemical processes improvement


  • Résumé

    Characterizing and improving catalyzers is a high impact problem in chemical process engineering. In this context, the identification of chemical components can be translated in a signal restoration problem. Another important objective consists in identifying relations between variables. Both problem can be recast as a minimization problem, which criterion can be chosen polynomial or rational. In general, minimizing a criterion in the polynomial or rational case is a non convex problem, for which no guarantee of global convergence exists. A recent approach (Lasserre/sum of squares hierarchy) provides a sequence of convex problem (SDP: semi-definite programming) which in theory is guaranteed to converge to the global minimum. In this thesis, we are willing to focus on the latter techniques. A more detailed description of the thesis subject is given in the attached pdf file.