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Bilevel optimization of Eco-Industrial parks for the design of sustainable resource networks / Optimisation bi-niveau d'écoparcs industriels pour une gestion durable des ressourcesRamos, Manuel 27 September 2016 (has links)
Ce travail présente une optimisation bi-niveau pour la conception de réseaux durables de ressources dans les parcs éco-industriels (EIP). Tout d'abord, les méthodes d'optimisation multiobjectif sont explorées afin de gérer la nature multicritère des problèmes de conception de réseaux dans les EIP. Ensuite, différents cas d’étude sont explorés et analysés afin de maintenir un équilibre concernant les coûts opératoires des usines, tout en minimisant la consommation des ressources naturelles. Ainsi, le problème est modélisé selon une structure bi-niveau reprenant les concepts de la théorie des jeux, où les usines des entreprises jouent un jeu de Nash entre elles, tout en étant dans une structure de jeu de Stackelberg avec l'autorité environnementale. Cette structure définit un modèle qui doit être transformé en un problème MOPEC (Multiple Optimization Problems with Equilibrium Constraints). Différents cas d’étude sont explorés : le premier cas est le réseau d'eau mono-polluant d’un EIP dans lequel l’influence des paramètres opératoires des usines est étudiée afin de déterminer ceux qui favorisent la symbiose entre les usines. Le réseau d'eau est composé d'un nombre fixe de procédés et d’unités de régénération où les concentrations maximales d’entrée et de sortie des polluants sont définies a priori. L'objectif est alors de déterminer quelles sont les allocations entre procédés et unités de régénération. Les résultats obtenus mettent en évidence les avantages de la structure du modèle proposée par rapport aux approches multiobjectif traditionnelles, en obtenant des gains économiques équilibrés d’usines différentes (gains entre 12-25%) tout en maintenant une faible consommation globale des ressources. Ensuite, d'autres études de cas sont abordées à l'aide de la structure bi-niveau : il s’agit d'inclure simultanément les réseaux d'énergie et d’eau dans une formulation multileader multi-follower où les deux «autorités » environnementales sont supposées jouer un jeu non-coopératif de Nash. Dans un premier cas, le gain économique est plus important en incluant des réseaux d'énergie dans la structure de l’EIP. La deuxième étude de cas industriel explore un modèle de réseau d’utilités offre-demande où l'autorité environnementale vise à minimiser les émissions totales de CO2 dans le parc. La conclusion des différents cas explorés montre des résultats extrêmement favorables en termes de coût et d’impact environnemental ce qui vise à encourager les entreprises à participer à l'EIP. / This work presents a bilevel programming framework for the design of sustainable resource networks in eco-industrial parks (EIP). First, multiobjective optimization methods are explored in order to manage the multi-criteria nature of EIP network design problems. Then, different case studies are modeled in order to minimize and maintain in equilibrium participating plants operating costs while minimizing resource consumption. Thus, the structure of the model is constituted by a bilevel programming framework where the enterprises’ plants play a Nash game between them while being in a Stackelberg game structure with the authority. This structure defines a model which, in order to be solved, has to be transformed into a MOPEC (Multiple Optimization Problems with Equilibrium Constraints) structure. Regarding the case studies, monocontaminant water networks in EIP are studied first, where the influence of plants operating parameters are studied in order to determine the most important ones to favor the symbiosis between plants. The water network is composed of a fixed number of process and water regeneration units where the maximal inlet and outlet contaminant concentrations are defined a priori. The aim is to determine which processes are interconnected and the water regeneration allocation. Obtained results highlight the benefits of the proposed model structure in comparison with traditional multiobjective approaches, by obtaining equilibrate different plants operating costs (i.e. gains between 12-25%) while maintaining an overall low resource consumption. Then, other case studies are approached by using the bilevel structure to include simultaneously energy networks in a multi-leader-multi-follower formulation where both environmental authorities are assumed to play a noncooperative Nash game. In the first case study, economic gain is proven to be more significant by including energy networks in the EIP structure. The second industrial case study explores a supply-demand utility network model where the environmental authority aims to minimize the total equivalent CO2 emissions in the EIP. In all cases, the enterprises’ plants are encouraged to participate in the EIP by the extremely favorable obtained results.
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