Optimisation multicritère pour une gestion globale des ressources : application au cycle du cuivre en France

L'amélioration de la gestion des ressources naturelles est nécessaire pour répondre aux nombreux enjeux liés à leur exploitation. Ce travail propose une méthodologie d'optimisation de leur gestion, appliquée au cas du cuivre en France. Quatre critères permettant de juger les stratégies de...

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Main Author: Bonnin, Marie
Format: Others
Published: 2013
Online Access:http://oatao.univ-toulouse.fr/10944/1/bonnin.pdf
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spelling ndltd-univ-toulouse.fr-oai-oatao.univ-toulouse.fr-109442017-10-11T05:09:44Z Optimisation multicritère pour une gestion globale des ressources : application au cycle du cuivre en France Bonnin, Marie L'amélioration de la gestion des ressources naturelles est nécessaire pour répondre aux nombreux enjeux liés à leur exploitation. Ce travail propose une méthodologie d'optimisation de leur gestion, appliquée au cas du cuivre en France. Quatre critères permettant de juger les stratégies de gestion ont été retenus : le coût, les impacts environnementaux, la consommation énergétique et les pertes de ressources. La première étape de cette méthodologie est l'analyse de la situation actuelle, grâce à une modélisation du cycle français du cuivre de 2000 à 2009. Cet examen a montré que la France importe la quasi-totalité de ses besoins sous forme de cuivre raffiné, et a une industrie de recyclage peu développée. Suite à ces premiers résultats, la problématique du traitement des déchets de cuivre, et notamment de leur recyclage, a été étudiée. Une stratégie de modélisation des flux recyclés, basée sur la construction de flowsheets, a été développée. La formulation mathématique générale du problème a ensuite été définie : il s'agit d'un problème mixte, non-linéaire et a priori multiobjectif, qui a une contrainte égalité forte (la conservation de la masse). Une étude des méthodes d'optimisation a conduit à choisir un algorithme génétique (AG). Une alternative a également été envisagée pour résoudre le problème multiobjectif par programmation linéaire en le linéarisant "sous contrainte". Ce travail a mis en évidence la nécessité de développer une filière de recyclage efficace des déchets électriques et électroniques en France. Il a de plus montré que le cuivre contenu dans les déchets ne permet pas de couvrir la demande et qu'il est nécessaire d'importer du cuivre, de préférence sous forme de débris. 2013-12-11 PhD Thesis PeerReviewed application/pdf http://oatao.univ-toulouse.fr/10944/1/bonnin.pdf info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:eu-repo/semantics/openAccess Bonnin, Marie. Optimisation multicritère pour une gestion globale des ressources : application au cycle du cuivre en France. PhD, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2013 http://ethesis.inp-toulouse.fr/archive/00002566/ http://oatao.univ-toulouse.fr/10944/
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description L'amélioration de la gestion des ressources naturelles est nécessaire pour répondre aux nombreux enjeux liés à leur exploitation. Ce travail propose une méthodologie d'optimisation de leur gestion, appliquée au cas du cuivre en France. Quatre critères permettant de juger les stratégies de gestion ont été retenus : le coût, les impacts environnementaux, la consommation énergétique et les pertes de ressources. La première étape de cette méthodologie est l'analyse de la situation actuelle, grâce à une modélisation du cycle français du cuivre de 2000 à 2009. Cet examen a montré que la France importe la quasi-totalité de ses besoins sous forme de cuivre raffiné, et a une industrie de recyclage peu développée. Suite à ces premiers résultats, la problématique du traitement des déchets de cuivre, et notamment de leur recyclage, a été étudiée. Une stratégie de modélisation des flux recyclés, basée sur la construction de flowsheets, a été développée. La formulation mathématique générale du problème a ensuite été définie : il s'agit d'un problème mixte, non-linéaire et a priori multiobjectif, qui a une contrainte égalité forte (la conservation de la masse). Une étude des méthodes d'optimisation a conduit à choisir un algorithme génétique (AG). Une alternative a également été envisagée pour résoudre le problème multiobjectif par programmation linéaire en le linéarisant "sous contrainte". Ce travail a mis en évidence la nécessité de développer une filière de recyclage efficace des déchets électriques et électroniques en France. Il a de plus montré que le cuivre contenu dans les déchets ne permet pas de couvrir la demande et qu'il est nécessaire d'importer du cuivre, de préférence sous forme de débris.
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