BASE Biotechnol. Agron. Soc. Environ.201115(2), Le Point sur :

ÉnergienécessaireaubroyagedelabiomasseetdesproduitsdensifiésMichaëlTemmermanCentrewallondeRecherchesagronomiques.DépartementValorisationdesProductions.UnitéBiomasse,BioproduitsetÉnergies.ChausséedeNamur,146.B-5030Gembloux(Belgique).E-mail:temmerman@cra.wallonie.be

Lalittératureconcernantlaconsommationénergétiquedubroyagedanslesindustriesminièresmontrequecetteproblématiqueaété,etestencore,étudiéepardenombreuxauteurs.Différentsmodèlesdebroyagesontdoncdisponiblespourcesindustries,enparticulierpourlebroyagedesminerais.Lesprincipauxmodèlesetcertainesdeleursévolutionssontreprisdanslaprésenterevue.Lebroyagedelabiomassequantàluiaétébienmoinsétudié.Quelquesétudesontnéanmoinsportésurlamesuredesconsommationsénergétiquesengendréesparlebroyagedebiomassesparticulières,dansdessystèmesparticuliers.Raressontcellesquiprennentencomptesuffisammentdeparamètresrelatifsàlamatièreentranteetsortante(granulométrie,humidité,origine,etc.)oulescaractéristiquesdusystèmedebroyage.Pratiquement,aucunmodèledebroyagedelabiomassen’adoncétéproposé.Concernantlebroyagedesproduitsdensifiés,aucunedonnéenesembledisponible.Àlalueurdesthéoriesdebroyagedel’industrieminière,cetteétudeproposedonclesparamètresàprendreencomptepouruneéventuellemodélisationdubroyagedelabiomasseetdesproduitsdensifiés.Mots-clés.Broyage,biomasse,pellets,briquettes,théoriesdebroyage,énergie.

Milling energy needs for biomass and densified products.The literatureaboutenergyrequirementsforproductmillinginminingindustryshowsthesubjecthasbeen,andstillis,consideredbynumerousauthors.Severalmillingtheorieshavebeenproposedfortheseindustries,especiallyconcerningoresmilling.Themainminingmillingtheoriesandsomeoftheirevolutionsaredescribedinthispaper.Biomassmillinghasbeen,byfar,lessstudied.Nevertheless,fewmeasurementsareavailableaboutenergyneededformillingofparticularbiomass,inparticularsystems.Butstudiestakingintoaccountenoughcharacteristicsofthemilledmaterial(origin,moisturecontent,particlesizedistribution)arescarce.Inconsequence,nearlynonebiomassmillingmodelhasbeenproposed.Concerningdensifiedproducts(pelletsandbriquettes)apparentlynodataareavailableyet.Consideringthemillingtheories,thisstudyselectsparametersthathavetobetakenintoaccountwhenmillingmodelingcomestoanendforbiomassordensifiedbiomass.Keywords.Milling,comminution,biomass,pellets,briquettes,millingtheories,energy.

1. IntroductIon

Lavolonté internationalede réduire lesémissionsdegazàeffetdeserre,enparticulierdegazcarboniquefossile, a encouragé de nombreux producteursd’électricitéàconvertircertainesdeleursinstallationsutilisantducharbonpulvérisé,oudugaz,encentralesàco-combustionbiomasse.Ilexistemêmeunexemplede conversiond’unecentrale à l’utilisationexclusivede pellets broyés (Ryckmans et al., 2006). En effet,l’incorporationdebiomasseauxcombustiblesfossilesprésente de nombreux avantages.D’un point de vueenvironnemental, cette option permet, à court termeetsansrisquemajeurpourl’utilisateur,deréduirelesémissionsdeCO2fossile,deSOxetdeNOx.Deplus,ilapparaitque,techniquement,l’efficacitédeschaudièrespeut s’en trouver accrue et que la réduction du cout

ducombustibleaméliorelarentabilitédesinstallations(Demirbas,2003;Baxter,2005;Demirbas,2005).

Les quantités de biomasse nécessaires à l’appro-visionnementdetellescentralessontcolossalesetleurdisponibilité à l’échelle locale souvent insuffisante.Ainsi,lorsquesontprisencomptelescoutsengendréspouratteindrelesobjectifsdel’Unioneuropéenneenmatière de réduction des émissions, la dépendancedu continent vis-à-vis des ressources biomasseintercontinentales devient indéniable (Bjerg, 2004;Hamelinck et al., 2005). Il demeure cependantrentable, tant économiquement que du point de vueenvironnemental,detransporterdesparticulesdeboissous formedensifiée,mêmesurde longuesdistances(Wahlundetal.,2004;Hamelincketal.,2005).

Lescentralesélectriquesutilisent labiomasse (engénéraldubois)sousformedepoudre,cequinécessite

2 Biotechnol. Agron. Soc. Environ. 201115(2), TemmermanM.

unbroyageavantutilisationafind’obtenirdesparticulesdeboisauxqualitésaérodynamiquessuffisantespourêtre utilisées dans le process. Dans ces systèmes,les caractéristiques des particules de biomasse sontd’une importance capitale, elles influencent en effetl’alimentation,lacinétiquedecombustion,laquantitéd’imbrûlés et la température du foyer (Tmej et al.,2000; Paulrud et al., 2004;Nishiyama etal., 2007;Rhénetal.,2007).

Pour la plupart de ces unités de co-combustion,le cahier des charges impose que la totalité desparticulespassentautraversd’unemaillede6,34mmetquelamajoritésoientd’unetaillede3mm(Baxter,2005). Cependant, les spécifications de certainsconsommateurs sont parfois plus strictes (Estebanetal.,2006a;Ryckmansetal.,2006).

Néanmoins, le broyage des pellets peut s’avérerproblématique. En effet, les donnéesmanquent pourpouvoir dimensionner le poste broyage lors de laconception des chaines d’approvisionnement descentrales électriques. Inversement, dans les chainesexistantes, l’acceptation de matières nouvelles passepardesessaispiloteenvraiegrandeur.D’unemanièregénérale, c’est le broyage de la biomasse dans sonensemblequirestepeuétudié.

Cette étude tente donc de dégager les pistes quiserviront à caractériser les besoins énergétiques dubroyagedebiomassesolide,enparticulierdespellets.Pourcefaire,lesconnaissancesenmatièredebroyagedelabiomassesontévaluéesàlalumièredecequiestpratiqué dans d’autres domaines d’activités, commelesindustriesagro-alimentairesetl’industrieminérale.Enfin,l’intérêtd’établirunerelationentrelespropriétésphysiquesetmécaniquesdesbiocombustiblessolidesetl’énergienécessaireàleurbroyagesontévalués.

2. Les théorIes du broyage de L’IndustrIe MInéraLe

2.1. Les aspects qualitatifs

Lesthéoriesdebroyageontavanttoutétédéveloppéesgrâceauxtravauxeffectuésparlesindustriesminérales.Lavariabilitédesmatièresissuesdumondevivant,delabiomasse,pourraitêtreplusimportantequecelledesmatériauxpourlesquelscesthéoriesontétéélaborées.Cependant,certainesapplicationsontétédéveloppéespour des industries agro-alimentaires (Chamayouetal., 2003)quipermettentdepenserqu’elles serontégalementapplicablesauxbiocombustiblessolides.

Le broyage vise d’abord à fragmenter la matièrepourenréduirelatailleafindeluiconféreruneformeutilisable. Les théories de broyage considèrent quedes forces de contact sont appliquées sur un volumesolideetcréentdanscelui-ciunréseaudefissuresqui

conditionneront la taille et la forme des fragmentsrésultantde la rupturedumatériau.Lerésultatd’uneopération de broyage est donc la conséquence d’unepart,despropriétésdusolidebroyéetd’autrepart,delanature,delarépartitionetdel’intensitédescontraintesqueluiappliquelebroyage.

Le choix d’un broyeur dépend principalementde trois facteurs: la nature de la matière première,la distribution granulométrique du produit que l’oncherche à obtenir et le volume de production quel’on recherche. Dans l’industrie minérale, cinqcaractéristiquesprincipalessontgénéralementretenuespour caractériser la matière à broyer: la duretéclassiquement représentée sur l’échelle de Mohs,l’abrasivité, l’adhésivité, la forme et la distributiongranulométrique.

2.2. Les lois de broyage

La théorie de la fragmentation repose sur la relationliant l’énergie consommée et la taille des particulesdu produit obtenu à partir d’une taille donnée del’alimentation. Dans ce qui suit, E est l’énergie debroyagenécessaireparunitédemassebroyée(l’énergiespécifique);xunecaractéristiquegranulométrique(parexempleq80–latailledemaillelaissantpasser80%delamatièremesurée–lequartile80deladistribution),nestunexposantexprimantlagrandeurduprocessus,Cestuneconstantecaractérisantlematérielàbroyerdontlesunitéséquilibrentl’équation.

Historiquement, en matière de broyage, denombreusethéoriesontétéproposées(Masson,1960).Cependant, troisd’entresellesméritentuneattentionparticulière pour avoir traversé les générations etêtre encore citées, à l’heure actuelle, dans bien despublications.

Les trois piliers de la théorie de broyageLoi de Von Rittinger (1867). C’est la plus ancienne.Elleétablitque l’airede lanouvellesurfaceproduitepar le broyage est directement proportionnelle àl’énergie nécessaire au broyage. L’aire de la surfaced’unemassedeparticulesdediamètreuniformexétantproportionnelleà1/x,l’énergienécessaireaubroyageyestdoncproportionnelégalement.Elleestexpriméeparlaformulegénérale:

(1)

oùx1etx2sontrespectivementl’étatgranulométriquedelamatièreavantetaprèsbroyageetCVRuneconstantecaractéristiquedelamatière.

E1-2=CVR(1-1) x2 x1

Broyagedebiomasseetproduitsdensifiés 3

Loi de Kick (1885).Kick,poursapart,émetlepostulatque le travail requis est proportionnel à la réductionde volume des particules en cause. L’équation qu’ilproposeestlasuivante:

E1-2=CK(ln(x1)-ln(x2)) (2)

oùx1etx2sontrespectivementl’étatgranulométriquedelamatièreavantetaprèsbroyageetCKuneconstantecaractéristiquedelamatière.Lerapport x1/x2 estparfoisappelélerapportderéduction.

Loi de Bond (1952).D’un point de vue physique, lathéorie deBond (Bond, 1952;Bond, 1961) supposeque l’énergie transmise à un corps par effort decompression se répartit d’abord dans lamasse et estproportionnelle à x1

3, mais que dès le début de lafissuration en surface, cette énergie se concentre surlesfissuresetdevientalorsproportionnelleàx1

2.Elleconduit donc à admettre que le travail de broyageproprementditestintermédiaireentrex1

2etx13.

D’aprèscettethéorie,pourdesparticulesdeformesemblable, la longueur de fissure est équivalente àla racine carrée de la surface. L’énergie nécessaireau broyage étant proportionnelle à cette longueur defissure,elles’écritcommesuit:

(3)

oùx1etx2sontrespectivementl’étatgranulométriquedelamatièreavantetaprèsbroyageetCKuneconstantecaractéristiquedelamatière.

En pratique, ce sont les quartiles 80 (aussiappelés d80) qui sont utilisés pour décrire les étatsgranulométriquesx1etx2.Cettevaleurpeutêtredéfiniecommeladimensiondelamailledutamisquiautorise80% de passant. Si P et F sont respectivement lesquartiles 80 du produit broyé et de l’alimentation,l’énergieconsomméeenkWhparunitédemassepeuts’exprimerparl’équation:

(4)

oùW est l’énergie spécifique réellement consomméepar un circuit de broyage etWi est l’indice deBondou «Work index » caractéristique de la matière etdu circuit de broyage. Le succès de la loi de Bonds’expliquenotammentparcequecesparamètres sont

aisémentmesurablesen industrie.MaisWipeutaussiêtre calculé à partir de mesures réalisées dans unbroyeur de laboratoire dimensionné par Bond à ceteffet.

La synthèse et l’évolution des lois empiriques. Les lois de Von Rittinger, Kick et Bond serontrassembléesparCharles (Charles,1957)quiconstateque les relations établies entre l’énergie E et l’étatgranulométriquexparcestroisauteurssontdesformesparticulièresd’unemêmeéquationdifférentielle:

(5)

l’exposantndexprenantrespectivementpourlesloisdeVonRittinger,BondetKicklesvaleurs2,1,5et1.

Hukki(1962)montreraquechacunedecesvaleurscorrespondàuneplagegranulométriquerelativementrestreinte et que l’exposant n’est pas constant, maisestdépendantduniveaugranulométriquexlui-même,commeexpriméparl’équation:

(6)

Morell (2004) rappelle les travaux cités ci-dessuset ceuxdeGriffith (1920),Weibull (1939)etRumph(1973)quimontrentquepourlesminerais,lorsquelataille des particules diminue, le nombre et la densitédes imperfections et des fissures diminuent aussi.Il postule ensuite que la constanteC est elle-mêmedépendantedelagranulométrie.Morrellmontreaussiquecettefonction,notéeg(x),n’estpaslamêmepourtouteslesroches:

(7)

Or, en pratique, la détermination de ces deuxfonctions se révèleparticulièrementdifficile.Morrellpropose donc une formulation alternative pour ladétermination de la consommation énergétique aubroyage:

W = MiK (x2f (x2)-x1

f (x1)) (8)

où W est l’énergie spécifique (en kWh.t-1), K uneconstante,Miunindicerelatifàlapropriétédefracturedelamatière,x1etx2lesquartiles80del’alimentationetduproduit.

E1-2=Ck (1-1) √x2 √x1

W=Wi(10-10) √P √F

dE=-Cdx

xn

dE=-Cdx

x f(x)

dE=-Cg(x)dx

x f(x)

4 Biotechnol. Agron. Soc. Environ. 201115(2), TemmermanM.

L’auteurobserveque laformede f(x)donnant lesmeilleursrésultatsest:

f(x)=-(a+xb) (9)

oùa etbsontdesconstantesetxlequartile80.

Les lois empiriques restent d’actualité. Malgrél’évolutiondesthéoriesdubroyage,l’indicedeBondfait encore couler beaucoup d’encre, notammentlorsqu’il s’agit d’estimer l’efficacité du circuit debroyage (Sachihito et al., 2002; Coello Velazquezet al., 2008; Tromans, 2008;Ahmadi et al., 2009).En effet, dans l’industrie minérale, le rapport entreleW mesuré sur site et leWi mesuré en laboratoireest souvent utilisé pour estimer l’efficacité d’uncircuitdebroyage,mêmesicelapeutconduireàdesapproximations.

Stambioliadis (2002) propose une relation oùl’influence de la distribution granulométrique desparticulesestexpriméesouslaformed’unedistributionthéoriquede fréquence.C’est celle deGatesGaudinSchumannquiestutilisée.Cetterelationpermetdoncdedéterminerl’énergienécessaireaubroyageàpartird’unedistributiongranulométriquethéoriqueetdelarelationdeCharles(5).L’auteurmontreégalement,àpartir dedonnéesdisponiblesdans la littérature, queplus lagranulométrieestfine,plus la consommationénergétiqueestimportante.

Dans l’optiquede leur application aubroyagedelabiomasse,cestravauxprésententl’intérêtd’estimerla consommation d’énergie d’un circuit de broyageà partir d’un petit nombre de paramètres. Elles sontapplicables à des matières très diverses, du moinsdu point de vue dureté. Par contre, elles ont étédéveloppées pour des broyeurs caractéristiques del’industrieminérale,lesbroyeursàbouletsetàbarre,principalement. Il n’en reste pas moins qu’ellesindiquentqu’unerelationentre l’énergieconsomméepar le broyage d’unematière et la granulométrie duproduitetdelamatièrepremièrepeutêtrerecherchée.

2.3. Les méthodes de mesure des indices de broyabilité

Denombreuxtestsontétédéveloppéspourcaractériserla broyabilité, jusque récemment, chaque test étantgénéralement développé pour une applicationparticulière. Werner et al. (1999) développentun broyeur de laboratoire destiné à mesurer lecomportement au broyage de différentes origines decharbon.Lecoqetal.(1999)utilisentunbroyeuràjetd’airpourévaluerlarelationentrel’énergied’impactetlabroyabilitédessolidesprojetés.

Plusclassiquement,Stambioliadis(2002)recenseplusieurs types de tests pour déterminer la relationentre l’énergie de broyage et la granulométrie: lesbroyeurssansfriction,décritsparHukkien1943;lestestsdechuteoulesimpactsdeprojectiles,décritsparCharlesen1957etlestestsdecompressiondéveloppésparTavaresetal.(1998).Larelationentrel’énergiedebroyageetladistributiongranulométriquepeutaussiêtreétudiéeàl’aidedebroyeursàbarreouàbouletstelsqueceuxdéveloppésparBonden1952etCharlesen1957.

Cestestspermettentd’estimerl’énergiedépenséepour le broyage à partir du calcul de l’énergiemécaniquemiseenœuvre.

Pris à la lettre, ces tests sont généralementreprésentatifs de situations de broyage trèsparticulières.Àtitred’exemple,poursonimportancehistorique et sa polyvalence, la détermination enlaboratoire du «Work index » de Bond suit uneprocédure très stricte et de nombreux facteurscorrectifssontensuitenécessairespourdéterminerlapuissancedubroyeur industrielqui sera installéeenpratique(Bond,1961).

Par contre, le succès de cette théorie s’expliquepar le fait que le «Work index » deBond peut êtredéterminé directement sur le site de production. Eneffet,connaissantlescaractéristiquesdel’équipement,la puissance consommée, le débit d’alimentationet la granulométrie des produits entrants et sortant,il est possible d’en déduire le coefficient d’aptitudeau concassage et au broyage. Connaissant lesrendements électriques etmécaniques des différentspostesducircuitdebroyageconcernés,ilestpossibledecalculerWi.

2.4. L’expression de la granulométrie

Bienqued’autrestechniquespuissentêtreappliquées(analyse d’image, diffraction laser, etc.), la mesurede la granulométrie de la biomasse se fait encoreprincipalementpartamisage(Hartmannetal.,2006).

Les résultats s’expriment en diagrammes defréquence et de fréquence cumulées qui sont lesreprésentations les plus intuitives. La distributioncumuléeestdéfiniecommelaproportiond’observationsoit inférieure,soitsupérieureàunelimitedeclassed(i). Si le cumul des proportions s’effectue à partirde la classe de plus petite dimension (en dessousd’unevaleurlimite),ladistributionestditeenpassantcumulé.Si,aucontraire,lecumuls’effectueàpartirdelaclassedeplusgrandedimension(au-dessusd’unevaleurlimite),ladistributionestditeenrefuscumulé.L’emploi de distribution en passant ou en refuscumulésestindifférent.Demême,lesreprésentationsfréquentielles ou cumulées peuvent être utiliséesconjointement(Novalèsetal.,2003).

Broyagedebiomasseetproduitsdensifiés 5

Les distributions n’étant pas toujours aisées àmanipuler dans leur intégralité, l’information estgénéralement synthétisée par des paramètres quidécrivent la tendance centrale et la dispersion desdistributions,commeenstatistiqueclassique.

Leparamètrede tendancecentraleapourobjectifdedécrire la tailledesparticulesmajoritairesdans lapopulation.Lesnotionsdemode,médianeetmoyennesont donc aussi utilisées en granulométrie. Pourexprimerdesrésultatsdetamisage,c’estprincipalementla médiane qui est utilisée. Elle correspond à ladimension pour laquelle la valeur de la distributioncumuléeestde50%.Elleestparfoisappeléediamètremédianetnotéed50.

Lesparamètresdedispersionpermettentd’obtenirune estimation de la variabilité de la taille. Lesintervalles interquartiles sont obtenus à partir de lacourbedesfréquencescumulées,demanièresimilaireàlamédiane.Onrencontrecourammentlesvaleursd10-d90,d75-d25etd84-d16.Cedernierécartcorrespondàunintervallede±1écart-type,danslecasoùladistributionsuituneloinormale.L'écartpeutêtredonnéenvaleurrelativeparrapportàlatendancecentrale.

Dans le cas du broyage, le calcul de quartiles, led80,estparticulièrementutilevuqu’ilestutilisépourladéterminationdu«Work index »deBond.

Les paramètres de tendance centrale et lesparamètresdedispersionnepermettentpasdedécrirelaformeglobaledeladistribution,c’estpourquoiunajustementdesdistributionsobservéesàdesmodèlesderéférenceestparfoisenvisagé.

Quatremodèlesgranulométriquesadaptéspourlesdistributionsunimodalessontcourammentutilisés:leslois normales, log-normale, deRosinRammler et deGaudinSchuhmann.Lesdeuxpremièresproviennentdelastatistiqueusuelle,tandisquelesdeuxdernièressontobtenuesàpartirdemodèlesconstruitspourdécriredesdistributionsdeproduitsbroyésouconcassés.Ellessont,parexemple,intégréesdanscertainsmodèlesdesimulationdebroyage(Austin,1964;Nikolov,2002;Stambioliadis, 2002; Austin, 2004). Cependant, cemoded’expressionde lagranulométriereste trèspeuutilisépourcaractériserlesproduitsbiomassesolide.

2.5. La modélisation

Plus récemment, des modèles de broyage ont étéproposés,quiestimentladistributiongranulométriquedu produit à partir des caractéristiques de lamatièreet du circuit de broyage. Dans des cas simples, ladéfinitiond’unefonctiondesélectionetd’unefonctionde broyage permet demodéliser le broyage par uneapprochedetypebilandepopulation(Chamayouetal.,2003).

Ces modèles ont d’abord pour intérêt d’êtreconstruits sur desbasesphysiques et depermettre la

caractérisation granulométrique des produits et descircuits pour lesquels ils sont paramétrés. En effet,lesfonctionsdebroyageetdeclassificationcomptentplusieurs facteurs caractéristiques de la matière etne sont validés que sur certains cas particuliers. Lebut principal de ces modèles étant de déterminer lagranulométrieduproduitsortant, l’énergienécessaireaubroyagen’estconsidéréequecommeunparamètredumodèle,parmilesautres.

2.6. Le broyage de la biomasse

Les broyeurs et la forme de la biomasse.Enfonctionde la forme sous laquelle se présente la biomasse,plusieurs types de broyeurs peuvent être envisagés(Temmermanetal.,2005).Lesbroyeursàdisques,àtamboursetàvissontsurtoututiliséspourlebroyagedegrossesbranchesoud’arbresentiers.Lesbroyeursàdentsetàcisaillesontutiliséspourlebroyagededéchetsbiomasse,commedespalettesoudesboisdedémolitionnontraités.Àl’exceptiondubroyaged’arbresentiers,les trèspolyvalentsbroyeursàmarteauxsontutiliséspour la préparation de lamatière, quelle que soit saformededépart.Lechoixd’unbroyeurestégalementfonction de la quantité de matière à broyer et de laqualitéduproduitdésiré.L’utilisationdegrillepermetdecalibrerlagranulométrieduproduit,maisinfluenceledébitdubroyeur.

La consommation énergétique du broyage de la biomasse.Lespublicationsrelativesàlaconsommationénergétique de la biomasse sont relativement rares.Manietal.(2004)citentquelquesauteursayantétudiélesujetdanslesannées1980.Plusrécemment,Vigneaultet al. (1992) et Rothwell et al. (1992) publient desconsommationsénergétiquespourlebroyagedumaïs.Depuis,lespublicationsrelativesausujetsontsurtoutlefaitdetroisauteurs,Manietal.(2004),Estebanetal.(2006a; 2006b) et Laskowski etal. (1997; 1998;1999).Parailleurs,ledéveloppementdelatechniquede torréfaction du bois et son impact annoncé sur labroyabilitédelabiomasse(Ariasetal.,2008)offrentquelques mesures de consommation énergétique aubroyagedebois(Bergmanetal.,2005).Lesdonnéespubliées par ces différents auteurs sont synthétiséesdansletableau 1.

LesétudesdeVigneaultetal.(1992)etRothwelletal.(1992)portentsurlacomparaisondesconsommationsénergétiques du broyage de maïs induites par laformedesmarteauxetletypedecriblemontéssurlebroyeurd’unemeuneriecommerciale.L’étudemontrel’influence significative de la forme des marteauxet de leur vitesse sur la consommation énergétique.Toutesautreschosesrestantégales,lesconsommationsmesuréesvarientde10à12kWh.t-1pourdesmarteauxfins et standards, respectivement. Le type de crible

6 Biotechnol. Agron. Soc. Environ. 201115(2), TemmermanM.

utiliséinfluenceluiaussilaconsommationénergétiquedubroyage.

Laskowskietal.(1997;1998;1999)fontlarelationentre le comportement de grains en compression etles consommations énergétiques d’un broyeur delaboratoire. La faible taille des échantillons utiliséspour le broyage et le nombre important de variablesprisesencomptedanslemodèlederégressionrendentles résultatsdecesétudesdifficilementutilisablesenpratique. Cependant, ces travaux mettent clairementenévidencel’influencedel’humiditéetdelamatièrebroyée sur la consommation énergétique. Pour unematièredonnée,pluslegrainesthumide,plusélevéesera sa consommation énergétique au broyage.Les consommations mesurées s’étendent de 15 à144kWh.t-1.

Dans son étude ayant pour but d’évaluer lesavantagesetlesinconvénientsàcombinertorréfactiondu bois avant densification (pelletisation), Bergmanetal.(2005)comparentlesconsommationsénergétiques

du broyage de bois sec et humide avec celles dubois torréfié, dans un broyeur à couteaux. Selon lagranulométrie (dimensionmoyennedes particules de0,2à1,2mm),lebroyagedeboisanhydreconsommede 10 à 30kWh.t-1, tandis que le bois un peu plushumidenécessiteunegammedeconsommationde20à75kWh.t-1,pourlamêmegammedegranulométrie.Cesmesuresmettentenoutreenévidenceunetendancenetteàdeplusfortesconsommationsénergétiquespourlesbroyageslesplusfins.Lebroyagedeboistorréfiédemande, pour sa part, moins d’énergie que le boisnon traité, toujourssous les10kWh.t-1,quelquesoitleprocédédetorréfactionutiliséetlagranulométrieduproduit.Dans ce cas aussi, plus la granulométrie estfine,pluslebroyageconsommedel’énergie.

Le broyage du bois a été également étudié parEsteban et al. Dans une première étude, concernantl’efficacité énergétique d’une chaine de productionde pellets, Esteban et al. (2006b) réalisent des testsde broyages. La matière première est constituée de

tableau 1.Énergienécessaireaubroyagedediversesbiomasses—Energy needed for different biomass milling.Matière Psd 1(mm) Psd 2(mm) h1(%) h2(%) P en sp(kWh.t-1) sourcePailledefroment

GM:7,67 Gd:0,8;1,6;3,2 NS 8,3 N 11,4-51,6 Manietal.,2004

GM:7,67 Gd:0,8;1,6;3,2 NS 12,1 N 24,7-45,3Pailled’orge GM:20,52 Gd:0,8;1,6;3,2 NS 6,9 N 13,8-53,0 Manietal.,2004

GM:20,52 Gd:0,8;1,6 NS 12,0 N 27,1-99,5Tigedemaïs GM:12,48 Gd:0,8;1,6;3,2 NS 6,2 N 7,0-22,1 Manietal.,2004

GM:12,48 Gd:0,8;1,6;3,2 NS 12,0 N 11,0-34,3Paniqueérigé GM:7,15 Gd:0,8;1,6;3,2 NS 8,0 N 23,8-62,6 Manietal.,2004

GM:7,15 Gd:0,8;1,6;3,2 NS 12,0 N 27,6-58,5Peuplier Q50:8,0 Q95:1mm 11,8 8,1 G 82,6-89,1 Estebanetal.,2006aPin Q50:9,2 Q95:1mm ΔH1-H2=34 G 113,2-119,1 Estebanetal.,2006aÉcorcesdepin Q50:8,25 Q95:1mm ΔH1-H2=9 G 18,1-23,6 Estebanetal.,2006aPeuplier NS MS:0,2-1,2 13 NS N 20,0-75,0 Bergmanetal.,2005Peuplier NS MS:0,2-1,2 10 NS N 10,0-30,0 Bergmanetal.,2005Haricot NS Gd:1 10-18 NS NS 27,0-64,0 Laskowskyetal.,1999Pois NS Gd:1 10-18 NS NS 23,0-50,0 Laskowskyetal.,1999Lupin NS Gd:1 10-18 NS NS 70,0-144,0 Laskowskyetal.,1999Vesce NS Gd:1 10-18 NS NS 15,0-36,0 Laskowskyetal.,1999Maïs NS GM:0,49-0,51 NS NS NS 10,0-12,4 Vigneaultetal.,1992Chipsdepin 8 Gd:3;4;6 10-15 8,6-9,3 G 36,0-53,0 Estebanetal.,2006bPSD:distributiongranulométrique—article size distribution;H:humidité—moisture content;P:mesuredel’énergierelativeà—energy measurement related to;EnSp:quelquesdonnéesdelalittérature—data from litterature ;indice1:alimentation—feed;indice2:produit—product;GM:moyennegéométrique—geometric mean;Gd:grille—grid;Q50:quantile50—quantile 50;Q95:quantile95—quantile 95 ; MS:moyenne—mean;N:biomassenette—net biomass;G:circuitdebroyageglobal—globalmilling circuit;NS:nonspécifié—not specified.

Broyagedebiomasseetproduitsdensifiés 7

plaquettes de rémanents forestiers de pin sylvestreconditionnés à une humidité homogène compriseentre 10 et 15% et ayant subi un premier broyageen broyeur à marteaux équipé d’une grille perforéede maille au diamètre de 8mm. Cette matière estensuite reprise pour être affinée alternativement àl’aidedumêmebroyeur équipédegrillesde6,4ou3mm. Les consommations énergétiques globales dechaquebroyagesontmesurées,elless’étendentde29à53kWh.t-1.

Dans une seconde étude, Esteban et al. (2006a)comparentl’efficacitédedifférentscircuitsdebroyage,notamment du point de vue de leur consommationénergétique. Trois matières aux distributionsgranulométriques très semblables sont testées: deschipsdepeuplier(Q50:8mm),deschipsdepin(Q50:9,3mm)etdel’écorcedepin(Q50:8,25mm).Douzecircuits de préparation de lamatière (en une ouplusieurs étapes) sont testés avec l’objectif deproduire des particules utilisables en brûleurà combustibles pulvérisés (Q95: 1mm et Q12:0,125mm). Les consommations énergétiquesglobalesdesdifférentesalternativessontmesuréeset comparéesentreelles. Il fautnoterqueparmilesalternativestestées,peupermettentd’atteindrel’objectif granulométrique fixé. Cependant,la consommation énergétique des différentescombinaisons matière–process de préparationvarie davantage d’une matière à l’autre qued’un procédé à l’autre. Ainsi, la moyenne desconsommationsénergétiquesglobalesdetouslesprocédéstestéspourlebroyagedepeuplierestde85,4kWh.t-1 (avecun écart-typede4,9kWh.t-1),cellerelativeauchipsdepinestde118,5kWh.t-1(l’écart-typeestde6,2kWh.t-1)etcelledel’écorcede pin est de 19,7kWh.t-1 (l’écart-type est de3,9kWh.t-1).D’autrepart, lesauteursnotentuneforteréductiondel’humiditédelamatièredueaubroyage,pourlestroismatièrestestées.

Manietal.(2004)étudientlesconsommationsénergétiques liées au broyage de biomasse. Cesauteurs considèrent différents facteurs commeayantuneinfluencepossiblesurlaconsommationénergétique au broyage. Parmi les propriétésde lamatière, sont citées, lamatière elle-même,l’humidité, la granulométrie (avant et aprèsbroyage), lamassevolumique envrac, lamassevolumique nette. L’installation elle-même peutavoiruneinfluenceégalement,letypedebroyeurutilisé,sesréglages,ledébitd’alimentation,etc.

À l’aide d’un broyeur de petite puissance,Manietal.étudientlaconsommationénergétiquenettedubroyagedequatrematières(lapailledefroment, la paille d’orge, les tiges demaïs et lepanicérigé)dontlagranulométrieestexpriméeaumoyendelamoyennegéométrique(panicérigé:

7,15mm;pailledefroment:7,67mm;tigedemaïs:12,48mm;pailled’orge:20,52mm).Troisdiamètresdegrillesontutiliséspourlebroyagedecesbiomasses,ellessontconditionnéesavantbroyageàdeuxniveauxd’humidité (environ 8 et 12%). Les consommationsmesuréesvarientde11,04kWh.t-1à62,55kWh.t-1enfonctiondesdifférentsfacteursd’influenceconsidérésci-dessus. Ces résultats sont illustrés en figure 1.Sur base de ces données, les auteurs définissent desrelations entre dimension de la grille du broyeur etconsommation énergétique, elles sont linéaires pourlesmatières les plus sèches et polynomiales pour leniveaud’humiditéleplusélevé.

Mani et al. sont probablement les premiers àformaliserlarelationentrel’énergieconsomméeetuneexpressiondelagranulométrieduproduit(lediamètredegrille),pourdubroyagebiomasse.Cettepublication

Figure 1.Consommation énergétiquenécessaire aubroyagededifférentesbiomasses,àdeuxniveauxd’humiditéettroisdiamètredegrilledebroyeur(donnéesd’aprèsManietal.,2004)—Energy consumption needed for biomass milling, at two moisture content levels, for three hammermill grid diameter (data from Mani etal., 2004).

PF:PailledeFroment—Wheat Straw;PO:Pailled’Orge—Barley Straw;TM:TigesdeMaïs—Corn Stover ;PE:PanicÉrigé—Switchgrass;cesnotationssontsuiviesdelavaleurdel’humiditédelamatière—notes are followed by material moisture content value.

Diamètre de grille (mm)

0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5

70

60

50

40

30

20

10

0

éne

rgie

con

som

mée

(KW

h.t-1

)PF 8,3

PO 6,9

TM 6,2

PE 8,0

PF 12,1

TM 12,0

PE 12,0

8 Biotechnol. Agron. Soc. Environ. 201115(2), TemmermanM.

estdoncuneréférencepourdenombreuxauteursetestmêmequalifiéede«…probably the best available in the literature …»parHosseinietal.,2009.Pourtant,cesrésultatssoulèventquelquesquestions.

Premièrement, pourquoi deux des matièreshumides consomment-elles moins d’énergie pour lebroyagefinhumidequepourlesec?Cesdeuxvaleursvontàl’encontredelatendancedessinéeparlesautresmesures qui semblent indiquer que le broyage d’unebiomassehumide est plus énergivoreque celui de labiomasse sèche.Tendance par ailleurs confirmée parBergmanetal.(2005).

Ensuite, pourquoi la relation qui semble unirdiamètre de grille et consommation énergétiqueest-elle linéaire? Pourtant, les théories du broyageissuesde l’industrieminérale indiquentune tendanceexponentielle de la consommation énergétique enfonction de la diminution de la granulométrie deproduit.TendanceégalementobservéedansBergmanet al. (2005) etEsteban et al. (2006b), une partie deréponse réside probablement dans l’étroitesse de lagammedegranulométrietestée.

De plus, il semble réducteur d’estimer lagranulométrieduproduitsurbasedudiamètredegrilledubroyeur.Enfin,pourquoilagranulométriededépartsemble-t-elle ne pas influencer la consommationénergétiqueaubroyage?

3. QueLLes ProPrIétés de La bIoMasse Pour caractérIser son coMPorteMent au broyage ?

Letableau 2indique,pourchaquefacteurd’influencepotentiel, son importance au regard des théories dubroyage de l’industrie minérale et par rapport auxinformations disponibles à propos du broyage debiomasse. En fonction de ces deux points de vue,l’importanceprésuméepourlebroyagedelabiomasseetdespelletsesthiérarchisée.Desscoressontaccordésàchaquepropriété,ilss’étendentde0à3,enfonctionde leur importance au regard du broyage. Ils sontfixésdemanièreempiriqueen fonctiondesélémentsexposésci-dessus.

Lamatièrebroyée,sonorigine,influencelebroyage,elle conduit à une relation entre consommationénergétique et granulométrie qui lui est propre, pourunsystèmedonné.Ceciaétémontrépourlesminerais,peu pour la biomasse. En effet, le faible nombre dedonnéespubliéesetladiversitédescritèresconsidérés,pour caractériser la biomasse broyée, pourraient êtrela cause de différences attribuées à ce facteur. Parexemple,lagranulométriedelamatièrededépartn’estpastoujoursmesuréeetlorsqu’ellel’est,sonécartparrapportàlagranulométrieduproduitn’estpasprisencompte dans l’expression des résultats. Or, cet écart

granulométriqueentrel’étatinitialetfinaldelamatièreestlabasemêmedesthéoriesdebroyagedel’industrieminérale. En conséquence, une étude du broyage dela biomasse devra prendre en compte cet aspect.Uncoefficient3 est donc attribué à ce facteur, quel quesoitlesecteurdebroyageconsidéré.

Lesbroyeursàmarteauxéquipésdegrillesseprêtentbien au broyage de la biomasse et constituent doncl’essentieldesdonnéesdelalittérature.Cettesituationsembleconduirelamajoritédesauteursàexprimerlagranulométrieduproduitparladimensiondesgrillesutilisées pourbroyer lamatière entrante.Strictementconsidérées, ces données sont représentatives del’énergieconsomméeavecundiamètredegrille,maispasd’unegranulométriedonnée,mêmesilediamètredes mailles d’une grille influence évidemment ladistribution granulométrique. Ce facteur se voitnéanmoinsattribuélescorede3,pourlebroyagedelabiomasseetdespellets.

L’humidité est probablement le premier facteurd’influence additionnel à prendre en compte lorsquel’utilisationdematièresbiologiques,debiomasse,estétudiée.Le broyage ne fait pas exception à la règle.Peudedonnéessontpourtantdisponiblesàcesujetetellessontparfoiscontradictoires.Ilsemblenéanmoinsjustifiédeconsidérerqueplusunematièreesthumide,plus elle consommera d’énergie pour être broyée, a fortiorisicetteénergieestrapportéeàlamatièresèchebroyée. Pour le broyage de la biomasse et celui despellets,lescore3adoncétéattribué.

Silamassevolumiqueenvracestsouventmesuréedans les travaux étudiant le broyage, c’est rarementpour montrer son influence sur la consommationénergétique.C’estdavantagesonrapportaudiamètredes grilles du broyeur qui est mis en avant. Lavariabilité de la méthode de mesure (Böhm et al.,2004)rendtrèsaléatoirel’utilisationdecettepropriétédansunmodèle.Lescoreattribuéàcettepropriétéestdoncde1.

Aucune information n’est par contre disponibleconcernant l’influence dans la masse volumiqueunitaire sur le broyage de la biomasse, un score1 adoncétéattribué.Sonutilisationdanslesmodèlesdesimulationdebroyagede l’industrieminérale justifieun score2 pour ce secteur de broyage, score qui ainfluencéceluiattribuépourlebroyagedespellets.

Parmilesautrespropriétésphysiquesetmécaniquesde la biomasse qui pourraient être considérées, larésistance à la compression doit être citée, pouravoir été étudiée. Cependant, le nombre de facteursàprendreencomptepourcaractériser la relationquil’unitaubroyagerendentcetteoptiontrèspeuréalisteen pratique. Le score1 a donc été attribué à cettepropriété.

Aucunedonnéen’estdisponibledanslalittératureau sujet de l’énergie consommée lors du broyage

Broyagedebiomasseetproduitsdensifiés 9

de pellets. Il est probable qu’elle soit influencée parles mêmes facteurs que le broyage de la biomasse.Cependant, des propriétés propres aux pellets debiocombustibles sont à prendre en considération, ladurabilité et la granulométrie des consistants, toutesdeuxreprisesdanslecahierdeschargesdesprincipauxutilisateursdepelletsencentrale.

Avant utilisation en centrale, les constituants despelletssubissentuneultimeréductiongranulométrique.Cetteréductionestprobablement trèsconsommatriced’énergieauregarddecellequipourraitêtreexpriméeà partir de la durabilité. En effet, la cohésion de lamatièreauseindesparticulesconstitutivesdespelletsestvraisemblablement supérieureà lacohésionentrecesparticules.Cesdeuxpropriétéssesontdoncvuesattribuerunscore3.

Ledernierfacteurd’influencedelaconsommationénergétiqued’unbroyage,c’est lecircuitdebroyagelui-même.Troisfacteursprincipauxsonticiàprendreencompte:letypedebroyeuroudebroyage,ledébitd’alimentation et enfin la dimension des mailles decriblageutilisée.Cedernierpointaétéabordélorsdeladiscussionde l’influencede lagranulométrie.Soninfluenceestmanifesteetjustifielescore3.Idéalement,unerelationentrelagrilleutiliséeetlagranulométrieproduiteestàidentifier.

Le débit d’alimentation d’un broyeur influenceprobablementlerendementdubroyage.Cependant,lefaitderapporterlaconsommationàlamassedematièrebroyée,dumoinssi lebroyeurestutiliséàsondébitoptimum, clarifie l’influence réelle de ce paramètre.Unscore1adoncétéattribué.

Restel’influenceducircuitdebroyagedontiln’estpasaisédes’affranchir,pourtant l’industrieminéralecaractériselesmatièresqu’elletraitesanstenircomptedecefacteur.Lacaractérisationdelamatièreestfaiteàpartird’uneméthodedemesurestricteetclairementdéfinie (index de Bond, par exemple), utilisant unmodèle réduit des broyeurs utilisés en industrie. Larelation entre les donnéesmesurées au laboratoire eten industrie est faite grâce à l’utilisation de facteurscorrectifs.D’aprèslalittérature,lecircuitdebroyagede labiomasse influenceassezpeu la consommationénergétique du broyage, s’il est comparé au facteurmatièreparexemple,unscore1adoncétéattribuéàceparamètre.

4. concLusIon

Le gouffre entre les lois énergétiques de broyagedes matières minérales et l’état des connaissancesconcernant la biomasse à ce sujet est flagrant. Lamise en pratique de ces lois, certes empiriques,semble quotidienne dans l’industrie minière, alorsque les utilisateurs de biomasse peinent à évaluer lagranulométriedel’alimentationetduproduit,pourlesrelieràl’énergiequiauraétéconsomméeparlebroyagede quelques matières particulières, principalementagricoles.

Même si sa théorie a été souvent remise enquestion,ildemeurequelaloideBondestunstandarddel’industrieminérale.Vraisemblablement,celaest-ildû au nombre de matières caractérisées par l’auteur

tableau 2.Estimationdudegréd’importancedesfacteursd’influencesurlaconsommationénergétiqueaubroyagepourlesminerais,labiomasseetlespellets—Ranking estimation of factors influencing the milling energy consumption for ores, biomass and pellets.Propriété Industrie minérale broyage de biomasse broyage des pelletsL’origine/lamatière 3 3 3L’humidité 0 3 3Lamassevolumiqueenvrac 1 1 1Lamassevolumiqueunitaire 2 1 2Granulométriedel’alimentation 3 1 3Granulométrieduproduit 3 3 3Résistanceàlacompression 0 1 1Ladurabilité NA NA 3Granulométriedesconstituantsdespellets NA NA 3Typedebroyeur 1 1 1Typedegrille 1 3 3Débitd’alimentation 1 1 10,1,2,3:score(sansunité)indiquantundegrécroissantd’influencesurlaconsommationénergétiquedubroyage—score (dimensionless) indicating an increasing influence of the parameter on the milling energy consumption;NA:sansobjet—not applicable.

10 Biotechnol. Agron. Soc. Environ. 201115(2), TemmermanM.

qui, aujourd’hui encore, offre une référence auxpraticiensdes industriesminérales?Sonapplication,àlalettre,aubroyagedelabiomassen’estsansdoutepas souhaitable, ne fut-ce que parce que le broyeurutilisépourdéterminerle«Work index »deBondestunbroyeuràbouletsquin’estpasadaptéaubroyagedelabiomasse.LanotoriétédelaloideBondcachesesévolutionsultérieures,enparticulierl’unificationaveclesloisdeVonRittingeretKick.Maisaufinal,ilresteunprincipe,simple,basésurtrèspeudeparamètres:la matière, sa granulométrie avant et après broyage,uneconsommationénergétiqueetunerelationquilesunifie.

Lasimulation,utilisantuneapprochedetypebilande population, s’intéresse moins à la consommationénergétique liée au broyage qu’à la prévision de lagranulométriequiseraobtenueàl’issued’unbroyage.Cesmodèles sont, par ailleurs, généralement conçuspour décrire un procédé existant et pouvoir simuler,validerou invaliderdesoptionsdeceprocédé.Cetteapproche est donc prématurée pour caractériser lebroyagedebiomasse.

La consommation énergétique du broyage despellets lors de leur utilisation en centrale électriquesemblen’avoirencorefaitl’objetd’aucunepublication.Plus globalement, ce sont les données relatives à laconsommationénergétiquedubroyagedelabiomassequi sont rares. Elles suffisent cependant à montrerque lagammedeconsommationengendréepar cetteopération est vaste et qu’une formulation globale duprocédé est souhaitable, du point de vue technique,maisaussi,économique.Car,actuellement,lesdonnéespubliéessont,dansleurgrandemajorité,relativesàdescampagnesdemesures réalisées surdes situationsetdescircuitsdebroyageparticuliers.

Les données existantes sont donc difficiles àexploiter et à globaliser. De plus, le nombre dematières testées reste limité et certains résultatssont parfois contradictoires ou vont à l’encontre desthéoriesgénéralesdubroyage.Au-delàdeladiversitédes matériaux d’origine biologique, ce manqued’homogénéitédes résultatsdoit aussi être recherchédanslesmultiplesméthodesutiliséespourcaractériserlamatièrepremière, lesproduitset laconsommationaubroyage.

L’analysede la littératuredisponiblemetaussienlumièrelanécessitéd’uneméthodederéférencepourlamesure de la broyabilité de la biomasse.Méthodequi, idéalement, serait indépendante du système debroyage. Or, même dans la diversité des méthodesdéveloppées par les industries minérales, rares sontcellesquiparviennenttotalementàs’affranchirdecetteinfluence. Et lorsqu’elles y parviennent, les donnéesobtenuess’éloignentdelaréalitéduterrain.Cependant,cesvaleurssontutiliséescommeréférenceetdonnentdes indications utilisables pour dimensionner de

nouvelles installationsdebroyageoucomparer entreellesdesinstallationsexistantes.

L’objectif du développement de cette méthodeestdoncdefournirauxpraticiensdelabiomassedesvaleursderéférence,comparablesàcellesdisponiblesdanslesindustriesminérales.Pourcefaire,l’utilisationd’un appareillage à l’échelle laboratoire semble laplusavantageuse.Ellepermettra,plusaisémentqu’enproduction, la caractérisation d’un grand nombre dematière.Deplus,unéquipementàpetiteéchelleoffresuffisammentdesouplessepourréaliserlenombredemesures nécessaires à l’identification de l’influencede l’état granulométrique sur la consommation.Enfin, le principe de fonctionnement de ce broyeurdevra être similaire à ceux utilisés en pratique: unbroyeur à marteaux de petite puissance, aux grillesinterchangeables à mailles de diamètres différents,équipéd’undispositifdemesuredelaconsommationélectrique et d’un dispositif de récolte de lamatièrebroyée.

Les facteurs d’influence identifiés et retenus auregarddelaconsommationénergétiqueaubroyagedelabiomassesontlamatièreelle-même,lagranulométriede la matière à broyer, la granulométrie du produit,l’humiditéavantetaprèsbroyage.

L’objet de cette étude est aussi le broyage despelletsetsilebroyagedelabiomasse,engénéral,esttant décrit dans ce qui précède, c’est d’une part parmanqued’étudesrelativesaubroyagedespelletseux-mêmes et d’autre part, parce que les enseignementstirésdel’étudedubroyagedelabiomasseserontutilesà celle du broyage des pellets. Vraisemblablement,des propriétés supplémentaires, propres à cesbiocombustibles particuliers, seront à prendre encompte:lamassevolumiqueunitaire,ladurabilitéetlagranulométriedesconstituantsdespellets.

remerciements

L’auteurremercieleCentreTechnologiqueInternationaldelaTerreetdelaPierreàTournai(Belgique)pourl’accueilchaleureux qu’il y a reçu auprès de ses experts et pourl’accès qui lui a été donné à la bibliothèque et à lamined’informationssurlebroyagedontdisposececentre.

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