GHD est l’une des principales sociétés de services professionnels au monde opérant sur les marchés mondiaux de l’eau, de l’énergie, des ressources et des transports. Ils fournissent des services d’ingénierie numérique à des clients des secteurs privé et public. L’un de leurs domaines d’expertise est la simulation de la chaîne d’approvisionnement en hydrogène vert.
L’hydrogène vert est fabriqué à partir de la division de l’eau en utilisant l’électrolyse alimentée par des énergies renouvelables, évitant ainsi la production de carbone. Lorsqu’il est mélangé à de l’azote, l’hydrogène vert peut être plus facilement transporté sur de longues distances par les navires. Cependant, les dépenses pour la conception de l’usine, la logistique, les études de marché, l’évaluation des risques et d’autres facteurs ne sont pas toujours apparentes, et l’incertitude des coûts de production et de transport d’hydrogène actualisés devient souvent la principale raison de l’arrêt du projet.
Pour évaluer la faisabilité de tels projets tant du point de vue technique que financier, GHD applique une simulation de la chaîne d’approvisionnement en hydrogène vert. Cela les aide à lier directement les scénarios de conception technique aux valeurs commerciales. Contrairement à la modélisation par tableur, la simulation dynamique saisit mieux la complexité et les risques, visualise les processus et rend compte de l’économie des projets. Les modèles de simulation permettent aux dirigeants d’interagir avec des répliques numériques des projets et de prendre des décisions plus intelligentes.
Problème
Une entreprise australienne avait besoin de construire une usine de production d’hydrogène vert et une chaîne d’approvisionnement qui serait financièrement et technologiquement efficace. Au lieu de construire des modèles logistiques statiques d’hydrogène vert, ils ont embauché GHD, qui a utilisé une combinaison de conception technique traditionnelle et de simulation dynamique pour :
- Développer une conception d’installation de production d’hydrogène.
- Évaluer les aspects économiques du projet.
- Évaluer les risques possibles du projet.
- Optimisez le retour sur investissement.
GHD a choisi AnyLogic comme outil de simulation pour les raisons suivantes :
- AnyLogic permet de capturer la dynamique et la variabilité. C’était important parce que la production d’hydrogène vert, comme toute énergie renouvelable, est variable et dépend fortement de l’heure de la journée et des conditions météorologiques, ainsi que de l’entretien de l’usine et de la disponibilité des actifs. Par conséquent, les modèles statiques ne seraient pas applicables à la planification.
- AnyLogic Fluid Library est un outil parfait pour capturer les flux de gaz dans une simulation.
- AnyLogic permet aux ingénieurs de décomposer le modèle en composants et de les activer/désactiver dans le processus de simulation à la demande, en fonction du scénario d’évaluation. Cela s’ajoute à l’opportunité de simulation de variabilité.
- Des capacités de visualisation étendues rendent les modèles AnyLogic plus interactifs et attrayants pour les clients et les parties prenantes.
- Le modèle AnyLogic n’est pas une « boîte noire ». Il est transparent, ses entrées sont séparées de sa logique et, en outre, AnyLogic fournit des capacités de contrôle de version de modèle.
Solution
Dans le modèle, le processus de production prend des intrants bruts – eau dessalée, air et électricité – allant aux usines d’électrolyseur, où différentes sélections technologiques pour la production d’hydrogène sont appliquées. Ensuite, l’hydrogène est comprimé et va à l’usine d’ammoniac où l’hydrogène est synthétisé avec de l’azote pour faciliter le transport.
La simulation précise de la production et du stockage de gaz a été possible grâce à la bibliothèque de fluides AnyLogic (AnyLogic Fluid Library). Il a facilement capturé diverses caractéristiques des flux, telles que le débit et le débit, pour détecter les éventuels goulots d’étranglement et temps d’arrêt, et optimiser les processus opérationnels. Pour simuler les comportements des flux, la bibliothèque a utilisé l’approche de simulation de débit par événements discrets. Cela a rendu le processus de modélisation plus transparent et a permis aux utilisateurs de suivre les changements de flux lorsqu’ils ont eu lieu.
Les options viables pour la logistique de l’hydrogène et de l’ammoniac ont également été simulées, y compris les modes de transport et le coût par km/kg, les actifs requis et les infrastructures habilitantes. Le coût de l’infrastructure portuaire habilitée pour exporter l’ammoniac a également été pris en compte.
Pour post-traiter les résultats et fournir une analyse détaillée des flux de trésorerie, les capacités d’intégration de Python d’AnyLogic ont été utilisées. Ils ont étendu la simulation de la chaîne d’approvisionnement en hydrogène vert avec le modèle financier qui comprenait des statistiques sur les flux de trésorerie, les VNP, les coûts actualisés, les retours sur investissement et d’autres mesures financières. Ils ont visualisé les analyses à l’aide de tableaux de bord afin que la direction puisse comparer les scénarios et examiner les changements de valeur au fil du temps.
Le modèle de production et de transport d’hydrogène vert a permis aux ingénieurs de :
- Évaluer la capacité nécessaire pour différents ingrédients, y compris l’eau et l’hydrogène.
- Évaluer l’efficacité de différentes technologies d’électrolyse, y compris celles utilisées dans les usines d’électrolyseurs alcalins.
- Tester la configuration de l’équipement et surveillez comment les changements dans la configuration, y compris la disponibilité dynamique due à la maintenance et aux ruptures, ont influencé le cycle de vie de l’hydrogène vert.
- Voir combien d’énergie était consommée à chaque étape de production pour maintenir l’usine en fonctionnement et évaluer l’excès d’énergie.
Résultat
Le modèle de chaîne d’approvisionnement en hydrogène vert a été utilisé pour :
- Évaluer les compromis entre le coût de production d’énergie renouvelable et l’utilisation des usines de production.
- Comparez les filières du marché de ceux qui achètent l’hydrogène.
- Trouvez le mode de transport optimal du produit par distance.
- Comparez les technologies des fournisseurs et évaluez leur efficacité.
- Comprendre les principaux facteurs des coûts actualisés et comment les minimiser.
- Calculez la capacité de stockage requise.
- Testez les changements et voyez comment ils influenceraient le processus.
Le modèle de chaîne d’approvisionnement combinait différents flux de travail et permettait aux utilisateurs de voir comment chaque flux affectait le cycle de vie de bout en bout de l’hydrogène vert et les différentes parties de la chaîne d’approvisionnement. Il a permis de lier les scénarios d’ingénierie aux résultats opérationnels, ce qui a permis d’améliorer la planification et la gestion des décisions de l’entreprise. La simulation a également apporté plus de clarté dans les processus interconnectés, ainsi que capturé l’incertitude et la variabilité, ce qui est impossible avec les modèles statiques.
Bien que la production d’hydrogène au coût nécessaire soit actuellement hors de portée, des voies possibles vers cet objectif ont été trouvées. Et les hypothèses du modèle peuvent facilement être mises à jour à mesure que de nouvelles informations deviennent disponibles et que les coûts diminuent avec le temps.
Cette étude de cas est tirée d’une présentation donnée par Geoff Martin, responsable technique de l’équipe Simulation Analytics & Strategic Insights, à la conférence AnyLogic 2021:
