Publié le 13 octobre 2022 Mis à jour le 14 octobre 2022

Pour certaines industries très énergivores comme l’acier ou le verre, la transition énergétique suppose le développement de méthodes de combustion non ou moins polluantes

Alessandro Parente, chercheur au sein de l’Unité de recherche Aéro-Thermo-Mécanique (ATM) de l’ULB, étudie les nouvelles technologies de combustion et en particulier la combustion MILD, une technologie capable d’assurer une excellente efficacité énergétique avec un niveau de pollution virtuellement nul.

« Dans le futur, on aura besoin de stocker de l’énergie or les batteries, c’est très bien pour de petites capacités et des durées courtes mais si l’on a besoin de stocker pour très longtemps et sur de grosses capacités, le mieux c’est de mettre cette énergie dans des molécules chimiques qui offrent une grande densité énergétique. Si ces molécules sont utilisées dans des procédés de combustion, par exemple dans les industries énergivores difficiles à électrifier, le défi consistera alors à brûler ces molécules de manière propre. »


Ces méthodes de combustion devront respecter trois piliers : la suppression des émissions polluantes, l’efficacité énergétique et la flexibilité.

« On reconnaît une flamme généralement par sa luminosité dans une zone d’épaisseur faible: toute l’énergie de la combustion est libérée dans cet endroit très concentré, très limité, donne-t-il pour exemple. Avec la combustion MILD, on essaie au contraire de distribuer la chaleur un peu partout dans le système de combustion. Cela suppose de mélanger le combustible avec les produits de combustion. » Cette méthode pourrait participer à la décarbonisation des industries très énergivores comme celle de l’acier et du verre. « Ce qui est très innovant est que nous étudions ces systèmes expérimentalement et numériquement. Un haut-fourneau, vous ne pouvez pas l’arrêter pour voir ce qui se passerait si vous utilisiez un combustible au lieu d’un autre : c’est pourquoi nous développons des modèles opérationnels, à l’aide du machine learning, qui permettent de prendre une décision en temps réel. »