| Summary: | La gazéification étagée de biomasse permet la production d'un gaz de synthèse propre, facilement valorisable en énergie électrique et/ou thermique. Néanmoins, l'optimisation de ces procédés en termes de rendement de conversion et de souplesse vis-à-vis de la nature de la biomasse constitue un enjeu industriel fort. Dans cette thèse, nous avons étudié spécifiquement une étape clef du procédé : la gazéification du charbon en lit fixe continu. La granulation est la solution proposée pour valoriser des biomasses de faible granulométrie ou densité. Ainsi les comportements de deux charbons de bois - issus de plaquettes forestières et de granulés - ont été étudiés en parallèle à partir d'outils expérimentaux et numériques.
Dans un premier temps des expérimentations ont été menées sur un réacteur pilote, très largement instrumenté, reproduisant cette zone du procédé. Les profils mesurés de température, de composition des gaz, de densité du lit et de vitesse des particules constituent une base de données unique, révélatrice du comportement du réacteur. Nous avons ainsi pu localiser en haut du lit une zone très réactive d’épaisseur inférieure à 5 cm, ou encore un tassement significatif du lit entrainant une chute de la vitesse des particules dans un rapport de 8. La gazéification de charbons de granulés conduit aux mêmes taux de conversion finale et compositions du gaz de synthèse que celle de charbons issus de plaquettes forestières. Dans un deuxième temps, nous avons développé un modèle numérique de la zone d'étude, basé sur la résolution des équations de conservation couplées aux cinétiques des réactions, à l'aide du logiciel COMSOL. La prise en compte du tassement du lit, et de la cinétique apparente des réactions hétérogènes à l'échelle particule dans les termes sources réactionnels, sont les deux spécificités du modèle. Ce dernier permet de reproduire de manière satisfaisante les profils des grandeurs physiques mesurés pour diverses conditions opératoires et pour les deux charbons de l'étude. L'exploitation de ce modèle apporte des informations nouvelles et complémentaires de l’expérience ; il permettra à terme d'optimiser le procédé industriel.
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