Zaman YAZBECK a soutenu sa thèse le 19/03/2026 à 10h30.
Lieu : amphithéâtre Marc Seguin de l’INSA Lyon, 27 Av. Jean Capelle O, 69100 Villeurbanne
validation de solutions de pronostic et de gestion de l’état de santé pour l’électrolyse à oxyde solide.
Jury :
Rapporteurs :
M. Thierry Poinot, Professeur des Universités, Université de Poitiers, LIAS
M. Dani Juričić, Professeur des Universités, University of Nova Gorica Slovénie, Jožef Stefan Institute
Examinateurs :
Mme. Marie-Cécile Péra, Professeur des Universités, Université Marie et Louis Pasteur, FCLAB / FEMTO-ST
M. Bertrand Morel, Dr. Ingénieur de Recherche LITEN, CEA Grenoble, Examinateur
Encadrement :
M. Minh Tu Pham, Professeur des Universités, Ampère INSA Lyon, directeur de thèse
M. Federico Bribiesca Argomedo, Maître de Conférences, Ampère INSA Lyon, co-encadrant
Invités :
Mme. Pauline Kergus, Chargée de Recherche, Université Marie et Louis Pasteur, LAPLACE, CNRS
M. Vincent Dimitriou, Digital Technologies Manager, GENVIA
Résumé :
Les cellules d’électrolyse à oxyde solide (SOEC) offrent une production d’hydrogène à haut rendement et faible empreinte carbone, mais leur déploiement industriel reste limité par la complexité multi-physique, les enjeux de durabilité et la difficulté d’observer les états internes avec peu de capteurs. Cette thèse propose un cadre méthodologique de PHM basé sur la modélisation, combinant modélisation dynamique, identification de paramètres, planification optimale d’expériences et diagnostic de défauts.
Un modèle global (à paramètres localisés) 0D d’un empilement de cellules (« stack ») est développé, couplant électrochimie, bilans de masse gazeuse et une description thermique réduite cohérente avec les mesures. L’identifiabilité pratique est évaluée via des équations de sensibilité. Des algorithmes de Levenberg-Marquardt tronqué et de Gauss-Newton sont ensuite utilisés pour identifier les paramètres, en s’appuyant sur la SVD d’une matrice de sensibilité normalisée afin de sélectionner les directions les plus identifiables et d’estimer les intervalles de confiance. La méthode est validée sur des données simulées puis expérimentales.
À partir de ce modèle identifié, un filtre de Kalman non linéaire de type « square-root Unscented Kalman Filter » est conçu pour reconstruire les pressions partielles internes des gaz, la température du stack et les écarts de débit d’alimentation en combustible à partir d’un nombre limité de mesures (tension de stack, température de sortie de l’air et débit de sortie d’hydrogène). Des seuils adaptatifs sont ensuite utilisés pour détecter et distinguer la raréfaction de vapeur et d’hydrogène au niveau du stack, avec validation sur des données expérimentales de SOEC. Enfin, les dynamiques rapides associées aux perturbations opérationnelles sont mises en regard des dynamiques lentes associées au vieillissement afin d’analyser leur interaction et de préparer un cadre unifié de diagnostic en conditions de dégradation.
Dans l’ensemble, cette thèse propose une méthodologie cohérente orientée PHM, améliorant la fiabilité, la sécurité et la capacité de diagnostic d’électrolyseurs SOEC pour la production industrielle d’hydrogène à haute température.
Mots-clés : Solid oxide electrolyzer (SOEC), diagnostic, modélisation, estimation de paramètres, analyse
de sensibilité, filtre de Kalman non linéaire.