Dans ce manuscrit, nous présentons et validons une nouvelle méthode d'optimisation bayésienne par lots avec contraintes de processus hiérarchiques via l'échantillonnage de Thompson (hpc-BO-TS) conçue spécifiquement pour les systèmes multi-réacteurs (MRS). Cette méthode gère habilement les contraintes hiérarchiques et interdépendantes inhérentes aux MRS, facilitant l'exploration et l'exploitation efficaces de l'espace des paramètres de réaction. Notre approche est testée empiriquement par le biais d'expériences numériques approfondies sur des scénarios synthétiques et réels, démontrant des performances supérieures à celles des méthodes de pointe existantes. En particulier, l'application de hpc-BO-TS à la réaction de déshydrogénation oxydative du propane (ODHP) sur la plateforme expérimentale à haut débit REALCAT illustre son efficacité pratique et son potentiel d'amélioration significative de l'efficacité des processus de développement de catalyseurs. Ce travail illustre non seulement l'intégration de l'optimisation bayésienne avancée dans la chimie expérimentale, mais marque également une contribution essentielle au domaine émergent de la catalyse numérique, en tirant parti des méthodologies basées sur les données pour optimiser les réactions chimiques et transformer le développement de catalyseurs dans un paysage traditionnellement empirique.
M. Pierre CHAINAIS Centrale Lille Institut Directeur de thèse, M. Sébastien PAUL Centrale Lille Institut Co-directeur de thèse, Mme Céline HELBERT Ecole Centrale Lyon Examinatrice, M. Ludovic DUPONCHEL University of Lille Examinateur, M. Emmanuel VAZQUEZ CentraleSupélec Rapporteur, M. François-Xavier FELPIN Université de Nantes Rapporteur.
Thèse de l'équipe SIGMA soutenue le 02/07/2024
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