Anticiper le moment où il faut nettoyer ou changer les membranes de filtration de l’eau dans les usines de dessalement est complexe. Veolia Water Technologies a travaillé avec Amazon Web Services (AWS) pour mettre au point une solution permettant d’optimiser le calendrier de maintenance. Les données historiques par série de temps ont été introduites dans un algorithme pour apprendre des modèles précédents et prédire l’évolution future des indicateurs d’encrassement tels que la pression différentielle ou la conductivité de l’eau, afin de permettre à l’équipe d’exploitation de surveiller efficacement l’état du système et d’anticiper d’éventuelles déviations.
La filtration membranaire est le procédé technique le plus avancé pour le dessalement de l’eau de mer et la purification de l’eau douce pour l’eau potable, ainsi que pour les procédés industriels. Ces membranes, lorsqu’elles sont associées à une expertise de conception et d’exploitation, sont fiables, efficaces et durables. Elles sont essentielles lorsqu’il s’agit d’éliminer le sel, les micropolluants ou toute autre matière dissoute indésirable.
Toutefois, comme toute technologie ou tout composant en contact avec l’eau, les membranes d’osmose inverse utilisées dans les usines de dessalement vieillissent avec le temps. Pour ralentir au maximum ce vieillissement, les membranes doivent faire l’objet d’une surveillance attentive, d’un entretien rigoureux et d’un nettoyage approprié.
Il est bien connu que les systèmes d’osmose inverse peuvent être très sensibles aux changements de l’environnement opérationnel, ce qui rend difficile pour l’opérateur d’identifier et d’anticiper l’état réel d’encrassement et de vieillissement des membranes. Afin d’évaluer pleinement l’état des membranes, il est important de normaliser rapidement et précisément les données brutes pour éliminer l’influence des paramètres externes et pour diagnostiquer et traiter les problèmes avant qu’ils ne deviennent irréversibles.
Digitalisation des membranes à Oman
L’usine de dessalement de Sur est située dans la région orientale de Sharqiyah, dans le Sultanat d’Oman. L’usine contribue à lutter contre l’épuisement des ressources limitées en eau souterraine de la région en traitant plus de 132 000 m3/jour d’eau de mer, approvisionnant ainsi plus de 600 000 habitants dans la région de Sharqiyah.
L’usine est exploitée par Veolia Bahwan, qui recherchait un outil de décision fondé sur les données pour aider à maintenir la qualité et la continuité de la production d’eau, ainsi que pour prédire quand les membranes devaient être remplacées ou nettoyées avant qu’elles ne s’encrassent ou connaissent une défaillance. Cet outil permettrait également de réduire les temps d’arrêt et d’éviter une consommation excessive d’énergie et de produits chimiques.
Veolia Water Technologies, qui a conçu et construit l’usine de Sur, a collaboré avec d’autres entités de Veolia pour voir comment les données pouvaient être exploitées et transformées en intelligence artificielle concrète. En mars 2020, les équipes ont commencé à travailler avec AWS en vue de créer un système capable d’anticiper le calendrier des événements de maintenance et de prédire le vieillissement des membranes.
Comme point de départ, trois années de données historiques provenant de l’usine de Sur ont été prétraitées, nettoyées et préparées pour un traitement d’apprentissage automatique. L’ensemble des données nettoyées est ensuite normalisé par un algorithme d’apprentissage automatique mis au point avec les experts en membranes de Veolia. Enfin, les services d’apprentissage automatique AWS, notamment Amazon Sagemaker et l’algorithme DeepAR, sont appliqués pour apprendre des modèles précédents et prédire le comportement futur des indicateurs d’encrassement, tels que la pression différentielle et la conductivité de l’eau, ce qui permet aux opérateurs d’anticiper les opérations de maintenance plusieurs jours ou semaines à l’avance.
Ces analyses avancées et algorithmes d’apprentissage automatique sont intégrés au module Smart Membranes de Hubgrade Performance, utilisé à l’usine de Sur depuis septembre 2020. Depuis lors, Hubgrade a fourni aux opérateurs une visibilité d’ensemble des opérations et des processus, permettant ainsi une prise de décision fondée sur des données probantes lors de la planification du nettoyage ou du remplacement des membranes.
Parmi les avantages de cet outil, citons la maintenance prédictive qui a contribué à améliorer la planification de la maintenance et la prise de décision, ainsi que l’accès aux principaux indicateurs d’encrassement normalisés pour surveiller l’efficacité des cycles de nettoyage en place et de production. Hubgrade permet à l’équipe de l’usine de Sur de gagner un temps précieux en évitant les longues extractions manuelles de données.
Les traitements par analyse avancée et l’intelligence artificielle (IA), ajoutés à l’expertise de Veolia Water Technologies en matière de processus, ont propulsé l’usine de dessalement de Sur vers l’avenir. Hubgrade a considérablement amélioré la valeur apportée aux clients, notamment en les aidant à mieux exploiter leurs usines de traitement de l’eau et à réduire le risque de leur activité.