Aymen CHAABEN
Soutiendra sa thèse le 27 Janvier 2026 à 13h30
« Modélisation de la dynamique de colmatage : approche multi-échelle des composés colmatants et développement de stratégies de commande »
Devant le jury composé de :
– Philippe MOULIN, Professeur, Universités AMU – Rapporteur
– Angel ROBLES MARTINEZ, Associate professor, Universitat de València – Rapporteur
– Marion ALLIET, Maître de conférences, LGC – Université de Toulouse – Examinatrice
– Isabelle LEMAITRE, Ingénieure R&D, Veolia – Examinatrice
– Sihem TEBBANI, Professeur, L2S-CentraleSupélec – Université Paris-Saclay – Examinatrice
– Marc HERAN, Professeur, IEM – Université de Montpellier – Directeur de thèse
– Jérôme HARMAND, Directeur de recherche, LBE-INRAE – Université de Montpellier – Co-directeur de thèse
Résumé :
La maîtrise de la consommation énergétique constitue aujourd’hui un enjeu majeur dans l’exploitation des unités de traitement par filtration membranaire. Bien que ces systèmes offrent d’excellentes performances de traitement voir permettent de produire de l’énergie (bioréacteur à membrane anaérobie), leur efficacité reste limitée par le colmatage des membranes et par la difficulté à piloter les actionneurs face aux variations de l’intrant, entraînant des surconsommations d’énergie.
Cette thèse propose une approche combinant modélisation du colmatage et contrôle optimal afin d’améliorer la sobriété énergétique et la performance des systèmes membranaires. Des modèles dynamiques ont été développés pour anticiper le colmatage, tandis qu’une stratégie de contrôle optimal adaptatif permet de piloter en temps réel les actionneurs de filtration. Les résultats montrent une réduction de la consommation énergétique pouvant atteindre 30 %, une meilleure stabilité du procédé et une diminution des besoins de maintenance. Cette approche générique s’est révélée robuste face aux perturbations et contribue au développement de procédés de filtration plus sobres, fiables et durables.
Abstract:
Energy consumption control has become a major challenge in the operation of membrane filtration treatment units. Although these systems offer excellent treatment performance and can even enable energy production (as in anaerobic membrane bioreactors), their efficiency remains limited by membrane fouling and by the difficulty of controlling actuators under fluctuating influent conditions, leading to excessive energy consumption.
This PhD thesis proposes an approach combining fouling modeling and optimal control to improve energy efficiency and overall performance of membrane systems. Dynamic models were developed to anticipate fouling phenomena, while an adaptive optimal control strategy enables real-time operation of filtration actuators. The results demonstrate up to a 30% reduction in energy consumption, improved process stability, and reduced maintenance requirements. This generic approach proved to be robust against disturbances and contributes to the development of more energy-efficient, reliable, and sustainable membrane filtration processes.
