OPTISCRAPS : Lever les verrous de la sidérurgie verte par l’utilisation optimisée des ferrailles et leurs résiduels et par le design dynamique d’alliages
Pilote : Sébastien ALLAIN
IJL – Institut Jean Lamour
(UMR 7198 Univ. Lorraine/CNRS)
Mots clés : acier, recyclage, déchets, modélisation hydride, métallurgie combinatoire combinatoire, apprentissage automatique, ségrégation, haut débit débit, optimisation, transformation de phase, propriétés mécaniques microstructure, caractérisation analytique avancée
Le projet OPTISCRAPS s’inscrit dans le contexte de la décarbonation de l’industrie sidérurgique et de l’arrêt à venir des hauts fourneaux. Ces changements vont impliquer un essor massif des filières électriques et une augmentation de la consommation en ferrailles issues du recyclage. Ces ferrailles constituent un apport d’éléments résiduels qui ne peuvent pas être éliminés de l’acier liquide avec les technologies actuelles d’élaboration. Ces derniers impactent la formation des microstructures ainsi que les propriétés finales de l’acier produit (ténacité, ductilité, soudabilité…). La faible disponibilité des ferrailles de bonne qualité, i.e. à faible niveau d’éléments résiduels, va inévitablement entrainer des tensions spéculatives sur les marchés et des compétitions d’usage.
Afin de permettre à la sidérurgie nationale et européenne de conserver un avantage concurrentiel, le projet OPTISCRAPS vise à accélérer le développement et le déploiement de modèles métallurgiques permettant un pilotage dynamique des procédés de fabrication aval (recuit continu des produits plats), pour tenir compte de la variabilité de ces nouveaux éléments résiduels (Mo, Sn, Sb, As, …). Toutefois, les connaissances manquent sur les possibles effets de ces éléments (thermodynamique, ségrégations, transformations de phases, propriétés mécaniques). Cette « Science of Dirty Alloys» est un des défis bien identifiés pour permettre l’avènement d’une métallurgie durable et circulaire. Compte tenu du nombre de combinaisons possibles entre ces éléments, souhaitées ou subies, seule la mise en œuvre des méthodes à haut débit, appuyées par des modèles d’apprentissage automatisé permettra d’étudier, dans les délais attendus par l’industrie, leurs effets respectifs et leurs interactions.
Pour atteindre ces objectifs, la stratégie scientifique se décline en 3 volets fortement interconnectés et interdisciplinaires :
• Conception et caractérisation in situ de microstructures par des approches à haut débit
• Caractérisation multiéchelle avancée des microstructures post mortem
• Modélisation multiéchelle hybrides assistée par des méthodes d’apprentissage automatisé
Les principales innovations attendues du projet concerneront :
• Le déploiement des outils de la métallurgie combinatoire sur des systèmes multi constitués, avec de très nombreux éléments chimiques ; mais très dilués de façon complémentaire aux approches déjà déployées pour les éléments majoritaires dans DIADEM
• Le développement d’une méthodologie et des compétences pour quantifier ces éléments résiduels et leurs ségrégations dans la microstructure d’un acier tout au long du process (benchmark de différentes techniques avancées : APT, EELS-TEM, AES/SAM, nano-SIMS)
• L’extension des méthodes de caractérisation à haut débit en métallurgie combinatoire jusqu’aux propriétés mécaniques (SPT)
• Le développement de métamodèles métallurgiques hydrides couplant procédés / microstructures / propriétés, i.e. à base physique mais améliorés par les méthodes d’apprentissage automatisé combinant performances numériques et prédictives
• L’identification de nouveaux produits tolérants aux impuretés permettant à la sidérurgie française de devenir plus résiliente face à la volatilité attendue des prix des ferrailles
Le consortium implique 5 laboratoires académiques français (IJL, GPM, SIMAP, UMET et PIMM) et le centre de recherche privé d’ArcelorMittal Maizières Research, appuyé par le centre de recherche LIST, tous ayant des compétences complémentaires dans l’élaboration et la caractérisation des matériaux, la modélisation et l’optimisation mathématique des procédés. Les aides demandées pour le projet serviront principalement à financer des ressources humaines (thèses et contrats jeune chercheur(se)) et le fonctionnement associé dans les laboratoires.
Le projet s’appuiera aussi sur les plateformes de DIAMS (élaboration et caractérisation in situ d’alliages à haute débit sur ligne lumière synchrotron) et de DIAMOND (gestion des données).