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Optimisation multicritère de réseaux d'eau
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Cette étude concerne l’optimisation multiobjectif de réseaux d’eau industriels via des techniques de programmation mathématique. Dans ce travail, un large éventail de cas est traité afin de proposer des solutions aux problèmes de réseaux les plus variés. Ainsi, les réseaux d’eau monopolluants sont abordés grâce à une programmation mathématique linéaire (MILP). Cette méthode est ensuite utilisée dans le cadre d’une prise en compte simultanée des réseaux d’eau et de chaleur. Lorsque le réseau fait intervenir plusieurs polluants, le problème doit être programmé de façon non linéaire (MINLP). L’optimisation multicritère de chaque réseau est basée sur la stratégie epsilon-contrainte développée à partir d’une méthode lexicographique. L’optimisation multiobjectif suivie d’une réflexion d’aide à la décision a permis d’améliorer les résultats antérieurs proposés dans la littérature de 2 à 10% en termes de consommation de coût et de 7 à 15% en ce qui concerne la dépense énergétique. Cette méthodologie est étendue à l’optimisation de parcs éco-industriels et permet ainsi d’opter pour une solution écologique et économique parmi un ensemble de configurations proposées.
Title: Optimisation multicritère de réseaux d'eau
Description:
Cette étude concerne l’optimisation multiobjectif de réseaux d’eau industriels via des techniques de programmation mathématique.
Dans ce travail, un large éventail de cas est traité afin de proposer des solutions aux problèmes de réseaux les plus variés.
Ainsi, les réseaux d’eau monopolluants sont abordés grâce à une programmation mathématique linéaire (MILP).
Cette méthode est ensuite utilisée dans le cadre d’une prise en compte simultanée des réseaux d’eau et de chaleur.
Lorsque le réseau fait intervenir plusieurs polluants, le problème doit être programmé de façon non linéaire (MINLP).
L’optimisation multicritère de chaque réseau est basée sur la stratégie epsilon-contrainte développée à partir d’une méthode lexicographique.
L’optimisation multiobjectif suivie d’une réflexion d’aide à la décision a permis d’améliorer les résultats antérieurs proposés dans la littérature de 2 à 10% en termes de consommation de coût et de 7 à 15% en ce qui concerne la dépense énergétique.
Cette méthodologie est étendue à l’optimisation de parcs éco-industriels et permet ainsi d’opter pour une solution écologique et économique parmi un ensemble de configurations proposées.
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