OPTIMISATION DES PARAMETRES DU GENERATEUR D’OZONE À DBD SURFACIQUE
3.4. Optimisation du générateur d’ozone à DBDS4
3.4.1 Rappels sur la méthode des plans d’expériences
3.4.1.1Concepts fondamentaux : réponses, facteurs effets, interactions:
Les scientifiques sont souvent amenés à comprendre comment réagit un système en fonction des facteurs susceptibles de le modifier. Pour visualiser cette évolution, il mesure une réponse et essaye ensuite d'établir des relations de cause à effet entre les réponses et les facteurs. (figure 3.8). [58-60]
Parmi les facteurs on distinguera:
• les facteurs contrôlables qui dépendent directement du choix du technicien (pression, température, matériau ...)
Système
Entrées Réponses
Facteurs non contrôlables
Facteurs contrôlables
Page 64 • les facteurs non contrôlables qui varient indépendamment du choix du technicien (conditions climatiques, environnement d'utilisation...).
Un facteur est une grandeur le plus souvent mesurable, la réponse est la grandeur mesurée à chaque essai; le plan vise à déterminer quels facteurs l'influencent ou quelle est son évolution en fonction de ceux-ci.
Une notion importante est celle d'interaction entre deux facteurs d'entrée. On parle d'interaction entre deux facteurs A et B quand l'effet du facteur A sur la réponse va dépendre de la valeur du facteur B.
Les phénomènes étudiés sont mis sous la forme mathématique suivante : Y = f(Uij) (3. 1) Où Y, la réponse à laquelle s’intéresse l’expérimentateur,
Uij, les facteurs qui influencent un phénomène.
f est une fonction mathématique qui prédit les variations de la réponse selon les différentes valeurs données aux Uij : en principe il s’agit d’un polynôme du premier ou deuxième degré dans le cas des plans d’expériences.
Lorsque l’on étudie un facteur Uij, on définit toujours, en fonction des besoins de l’étude, une valeur inférieure et une valeur supérieure. Les variations du facteur sont donc limitées par deux bornes qui sont appelées niveau bas et niveau haut. On désigne le niveau bas (codé -1) par le signe (-) et le niveau haut (codé +1) par le signe (+).
3.4.1.2 Etapes d'une étude par plans d'expériences a/ Détermination de la réponse et des facteurs d'étude
L'étude doit avant tout avoir un but précis: minimiser un coût de fabrication, chercher les paramètres influents :
Choix de la réponse la plus judicieuse
Moyens de mesure adaptés
Facteurs potentiellement influents
Choix du domaine d'étude de ces facteurs
Eventuelles interactions à rechercher b/ Choix d'un modèle
Les plans d'expériences dits factoriels utilisent tous le modèle mathématique suivant qui relient la réponse y aux facteurs x. Ce modèle théorique est postulé a priori. Il s'agit d'un modèle polynomial.
a aixi aijxixj aijlxixjxl aij kxixj xk y 0 ... ... ... (3.2)Page 65 Où :
y est la réponse ou la grandeur d'intérêt. Elle est mesurée au cours de l'expérimentation et elle est obtenue avec une précision donnée.
xi représente le niveau attribué au facteur i par l'expérimentateur pour réaliser un essai. Cette valeur est parfaitement connue. On suppose même que ce niveau est déterminé sans erreur (hypothèse classique de la régression).
a0, ai, aij, a2 sont les coefficients du modèle mathématique adopté a priori. Ils ne sont pas connus et doivent être calculés à partir des résultats des expériences.
L'intérêt de modéliser la réponse par un polynôme est de pouvoir calculer ensuite toutes les réponses du domaine d'étude sans être obligé de faire les expériences. Ce modèle est appelé "modèle postulé" ou "modèle a priori" [58].
c/ Choix des expériences à réaliser
La méthode des plans d'expérience peut être sommairement comparée à la méthodologie traditionnelle dite de "variation facteur par facteur"
Pour étudier l'influence de deux facteurs sur une réponse, on peut adopter deux stratégies expérimentales pour la conception des essais.
Selon la méthode traditionnelle, on bloque le facteur A au centre du domaine
de variation et on fait varier le facteur B aux deux extrémités de son domaine: on obtient les mesures M1 et M2. Avec le facteur A on réalise la même opération pour obtenir les points M3 et M4. Dans cette méthode, l'effet de B sera mesuré à partir des mesures M1 et M2 et celui de A à partir des mesures M3 et M4. Donc pour chaque facteur la moitié des mesures seulement est utilisée pour rendre compte d'un effet.
La méthode des plans d'expériences consistera à réaliser 4 essais aux extrémités du domaine expérimental. L'effet de A apparaît comme la différence entre la moyenne (Y2+Y4)/2 et la moyenne (Y1+Y3)/2. Le même raisonnement s'applique pour l'effet de B. d/ Réalisation des essais
Un soin tout particulier doit être apporté à l'exécution des essais. Si on ne réalise pas personnellement les essais, il faut notamment vérifier que les facteurs contrôlables mais non étudiés soient bien fixés à des valeurs précises.
e/ Interprétation des résultats des essais
Comme première approche, le plan d'expérience peut être conçu comme un moyen de savoir quels sont les facteurs ou les interactions qui ont une influence statistiquement significative sur la réponse étudiée.
Page 66 3.4.1.3 Variables codées
Pour pouvoir comparer entre eux les "poids" des paramètres, on préfère ne pas utiliser les valeurs des variables naturelles Uij qui dépendent des unités utilisées. Pour surmonter cette difficulté, on utilise les valeurs des variables codées Xij dont l’origine correspond au centre du domaine expérimental. Les valeurs des variables codées sont définies de la manière suivante :
Xij = (Uij -U0j) / ΔUj (3. 3) Avec Xij : valeur de la variable codée j pour l’expérience i ;
Uij : valeur de la variable naturelle j à l’expérience i ; U0j : valeur de la variable naturelle au centre du domaine ;
ΔUj : pas de variation de la variable naturelle j (moitié de l’écart entre la valeur maximum et la valeur minimum de la variable).
Trouver des modèles mathématiques de bonne qualité avec un minimum d'efforts dépend de la façon dont les intervalles des facteurs sont sélectionnés. Cette méthode peut être utilisée comme suit :
Sélection des facteurs les plus intéressants et influents.
Détermination des valeurs maximales, minimales et centrales de chaque facteur.
Réalisation d'une matrice d'expériences avec tous les états possibles et les réponses correspondantes.
3.4.14. Principaux avantages des plans d’expériences :