Development of a low dimensional thermal model for heat transfers in a multiphase hot crude oil flow through a long-subsea pipeline covered with thermal insulation : effect of Insulating materials

Abstract

Dans cette thèse, nous avons développé un modèle thermique à une dimension pour décrire la distribution de température et de pression d’un écoulement multiphasique de pétrole à partir de l’équation de conservation de l’énergie couplée avec l’équation du gradient de pression. Ensuite, nous avons déterminé, suivant trois approches, l’épaisseur optimale de trois matériaux d’isolation, nécessaire pour maintenir une température minimale de 40°C, en tout point de la conduite. Dans la première approche, nous avons défini manuellement et progressivement la plage d’épaisseur d’isolation et nous avons déterminé l’épaisseur optimale de trois matériaux d’isolation à savoir : le silicate de calcium (CS), la mousse de polyuréthane (PUF) et l’aérogel noir (BA) en effectuant des simulations numériques. Dans la deuxième approche, nous avons combiné les techniques d’algorithme génétique (GA) et le modèle de régression de puissance, à l’aide du logiciel MATLAB. Enfin, nous avons utilisé certains modèles d’apprentissage automatique dits « Machine Learning » à savoir : Modèle Linéaire Généralisé, Arbre de Décision, Apprentissage Profond, Forêt Aléatoire (FA) et Machine à Vecteur de Support, du logiciel RAPIDMINER. Nous avons finalement étudié, les risques de formation de certains solides, liés au transport d’hydrocarbures, en utilisant la régression logistique.