Grants and Contributions:

Grant or Award spanning more than one fiscal year. (2017-2018 to 2022-2023)

L’élaboration de modèles mathématiques représentant fidèlement le comportement de matériaux dans des situations multiphysiques, i.e. en présence de plusieurs phénomènes qui se superposent, qui entrent en compétition ou qui agissent en toute complicité, est difficile. La nature étant insensible à ces difficultés, ces situations sont courantes et quotidiennes. Historiquement, l’être humain a tendance à simplifier tout en essayant de quantifier l’erreur commise par sa paresse. Pourquoi élaborer des modèles sophistiqués si les moyens technologiques ne permettent pas de mesurer correctement des phénomènes physico-chimiques et de mettre en œuvre ces modèles pour des applications pratiques? L’évolution technologique des dernières années nous permet maintenant de considérer le comportement des matériaux d’une manière plus fine. Les moyens techniques permettent d’effectuer des mesures fines et les moyens informatiques permettent de faire des calculs impressionnants. Le domaine technologique touché par ce projet est la production de l’aluminium par le procédé dit de Hall-Héroult. Le comportement des matériaux de la cuve de Hall-Héroult est largement affecté par des champs électrique, thermique, mécanique et chimique. Tous ces phénomènes doivent être traités en prenant en compte les interfaces entre les matériaux, les lois d’échange étant affectées par ces discontinuités. Plus spécifiquement, on vise à modéliser les matériaux réfractaires de la cuve et l’électrolyte en prenant en compte le transfert vers les matériaux poreux qui l’entourent. De la même manière il est nécessaire d’élaborer des modèles mathématiques et numériques pour comprendre les mécanismes de migration d’espèces chimiques dans les matériaux réfractaires et de la formation de différents composés qui pourraient affecter le rendement de la cuve d’électrolyse. Ce projet a pour but général d’augmenter la durée de vie des cuves d’électrolyse dont le coût varie de 100k$ à 400k$ par cuve. On vise également à augmenter le rendement énergétique de ce procédé pour diminuer la consommation d’énergie de 14,5 kW-h/kg à 12 kW-h/kg.