Cette thèse porte sur le développement d'une approche de modélisation destinée à quantifier la durabilité de systèmes industriels à partir de biomasse (considérés comme des systèmes complexes), et à fournir un outil d’aide à la décision qui permette, en modifiant certaines de leurs caractéristiques, de diminuer leurs impacts environnementaux.Elle s’appuie sur deux études de cas régionales : la première permet de tester l’hypothèse théorique pour évaluer les facteurs qui contribuent à l’adoption par les agriculteurs du « panic érigé » (switchgrass) dans l’Etat du Michigan (USA), et les effets associés en termes d’impacts environnementaux, en utilisant un modèle multi-agents couplé à l’analyse du cycle de vie ; la seconde combine modélisation multi-agents et système d'information géographique par le biais d’une analyse de flux de matières et d’énergie pour révéler les opportunités symbiotiques d’un écosystème agro-industriel en Champagne-Ardenne (France).On montre que ces deux modèles fonctionnels ont une valeur ajoutée significative pour l’analyse de systèmes sociotechniques durables et la simulation de scénarios futurs / This research is about developing a modeling framework in order to quantify the sustainability of industrial systems for biomass energy (conceived of as complex systems), and to provide decisionmakers with an aiding-tool for reducing their environmental impacts by modifying some of their features.It draws upon two regional case-studies. In the first one, an hybrid agent-based/life cycle assessment approach is used to test the theoretical background, understand the main decision-making factors influencing farmers’ adoption of switchgrass ethanol in Michigan (USA) and assess how such patterns affect environmental impacts. In the second case-study, agent-based modeling and geographical information system are used together via material and energy flow analysis to reveal the potential for industrial symbiosis in the bio-economy cluster of Champagne-Ardenne (France). We show that both models have a significant added value for the analysis of sustainable complex systems and the simulation of future scenarios

Les travaux de cette thèse concernent la modélisation et l'optimisation de chaînes d’approvisionnement en biomasses pour de futures bio-raffineries. En effet, des chaînes d'approvisionnement efficaces sont essentielles pour fournir aux installations de conversion, de façon régulière, des quantités suffisantes de biomasse de qualité à des prix raisonnables. Le problème est tout d'abord décrit puis modélisé.Un modèle de réseau et un modèle de données sont ensuite développés pour permettre de décrire la structure de la chaîne d'approvisionnement et ses données, sans affecter le modèle mathématique sous-jacent. Ce dernier (MILP) combine pour la première fois divers aspects, soit originaux, soit gérés séparément dans la littérature. A partir des demandes de la raffinerie, une résolution exacte précise les activités logistiques dans le réseau et les équipements nécessaires, afin de minimiser le coût total composé des coûts de récoltes, de transport et de stockage. Des études de cas sont décrites pour illustrer ce modèle de planification tactique multi-biomasse et multi-période. Un modèle plus compact est aussi élaboré pour traiter des instances de très grandes tailles. Il est illustré par une étude de cas réelle pour une bio-raffinerie prévue près de Compiègne. Pour finir, les développements effectués pour la mise en place d’un prototype logiciel d’aide à la décision sont présentés et des recommandations d’un futur logiciel commercial sont proposées / The research works of this thesis address the problem of modeling and optimizing biomass supply chains for biorefineries. Indeed, efficient supply chains are essential to provide conversion facilities with sufficient quantities of quality biomass at reasonable prices. The problem is described and modeled.A network model and a data model are developed to allow to describe the structure of the supply chain and its data, without affecting the underlying mathematical model. The latter is a mixed-integer linear programming that combines for the first time various aspects, either original or tackled separately in the literature. For given refinery needs, its exact resolution by CPLEX specifies the logistic activities in the network (amounts harvested, baled, transported, stored etc.) and the necessary equipment, in order to minimize a total cost including harvesting costs, transport costs and storage costs. Case studies are described to illustrate this multi-biomass and multi-period tactical planning model.A more compact model is also elaborated to cope with large-scale instances. It is illustrated using a real case study for a bio-refinery planned near Compiègne, France.Finally, the developments conducted for the implementation of a prototype of decision-support application are presented and recommendations for coming to a commercial software are proposed

Der Einsatz von erneuerbare Energien und die Anwendung von Energieeffizienz spielt derzeit in den GCC-Staaten noch eine untergeordnete Rolle, aber das Interesse daran ist in den letzten Jahren gewachsen. Die Arbeit wird die Chancen und Hindernisse für den Einsatz von erneuerbare Energien, Empfehlungen für eine bessere Energieeffizienz und für eine stärkere Integration der RE in den Energiemix der GCC-Staaten präsentieren. Die Arbeit beschreibt die traditionelle Energiesituation und analysiert die technischen, wirtschaftlichen und ökologischen Gesichtspunkte des Energieverbrauches in den GCC-Ländern. Der Fokus liegt auf Anwendungen der Solarenergie und Energieeffizienz, jedoch wird auch kurz auf Windenergie, Biomasse und einige Lösungen für energieeffizientes Bauen eingegangen. Außerdem werden Vergleiche mit der Situation in Europa und der Welt vorgenommen. Es soll erreicht werden, dass der Energieverbrauch reduziert sowie Energieeffizienz und die Nutzung erneuerbare Energien gefördert werden.