Le projet de cette thèse concerne l'étude de l'impact de la variabilité initiale des réservoirs géologiques sur le stockage souterrain du CO₂. Nous nous sommes inspirés de réservoirs naturels : le Dogger carbonaté du Bassin de Paris et les réservoirs gréseux de Ravenscar (mer du Nord). Chacun des réservoirs modèles reconstruits a été défini par la liste de ses minéraux (calcite, dolomite, albite, clinochlore, k-feldspath, kaolinite, quartz ... par exemple pour les réservoirs carbonatés) et par ses propriétés pétrophysiques (porosité, perméabilité). La variabilité de ces paramètres a été simulée à l'aide de méthodes géostatistiques multivariables opérant sur leur portée, palier, et seuillage. Nous avons défini des paramètres opérationnels utiles pour résumer les propriétés principales du stockage (à savoir la quantité de carbone stockée dans le réservoir, la quantité de carbone précipité sous forme de dolomie, la quantité de carbone évacuée par l'aquifère mobile, la quantité de carbone contenue dans l'eau du réservoir ainsi que la variation de la porosité dans le réservoir). Des simulations déterministes de transfert réactif ont ensuite été effectuées en suivant différents scénarii de stockage : (Cas de l'injection du CO₂ initial dans le réservoir qui nous a permis de définir l'état initiale du réservoir, cas d'un aquifère mobile se déplaçant dans le réservoir contenant du CO₂ en saturation résiduel et le cas du déplacement d'une eau acide dans un réservoir contenant un aquifère neutre). Nous avons cherché par la suite à étudier l'influence de la variabilité initiale sur les paramètres opérationnels de stockage. Nous avons ainsi mis en évidence que, par rapport au cas homogène, le champ hétérogène favorise le stockage du carbone sous forme de dolomie et diminue la quantité de carbone entrainée par l'aquifère. Les effets des grandes portées de la pétrophysique et de l'aquifère mobile ont a également été étudié. Enfin, nous avons mis en place un modèle de plans d'expériences pour étudier l'effet de la variabilité de toutes les entrées sur les différentes réponses sélectionnées. L'effet de la dispersion numérique a été étudié et nous avons montré leur importance sur certains résultats. Les plans d'expériences ont mis en exergue l'importance des taches de la dolomie (associé ici à la portée du champ de dolomie seuillée) sur le carbone stocké.

Plusieurs types de dispositifs mécaniques (à vibration, à cylindre tournant, à lit fluidisé) mettant en jeu l'effet triboélectrique sont actuellement utilisés pour charger électriquement les constituants des mélanges de matériaux isolants granulaires, en vue de leur séparation dans un champ électrique intense. La non-uniformité de la charge des granules à la sortie de ces dispositifs affecte l'efficacité de la séparation, d'où l'intérêt des recherches visant la mise au point de procédés électrostatiques nouveaux, notamment pour des applications dans le domaine du recyclage des déchets. L'utilisation simultanée de l'effet triboélectrique, de la force de Coulomb et de la force d'image électrique est la solution innovante selon laquelle ont été conçus les quatre dispositifs à lit fluidisés réalisés ou améliorés dans le cadre de cette thèse. L'évaluation des performances de ces dispositifs a été rendue possible par la mise en oeuvre de systèmes de mesure complexes, permettant l'enregistrement continu et simultané des charges et des masses des produits de la séparation. Ainsi, la méthode des plans d'expériences pour surfaces de réponse a pu être utilisée pour modéliser le processus de séparation et déterminer les valeurs optimales des variables de contrôle de chacun des dispositifs, tels que le niveau de la haute tension d'alimentation ou la vitesse de l'air de fluidisation. Les résultats obtenus sur les installations de laboratoire et sur un prototype préindustriel recommandent cette classe de procédés tribo-aéro-électrostatiques comme la solution de choix pour le recyclage des déchets granulaires d'équipements électriques et électroniques. / Several types of mechanical devices (vibratory trays, rotating drums, fluidized beds) make use of the triboelectric effect for electrically charge the constituents of insulating materials granular mixtures, in view of their separation in a high-intensity electric field. The non-uniformity of granule charge at the exit of these devices adversely affects the separation efficiency, justifying the researches aimed at the development of novel electrostatic processes, mainly for applications in the field of waste recycling. Simultaneous usage of the triboelectric effect, the Coulomb force and the electric image force is an innovative technical solution according to which four fluidized bed devices were built or improved within the framework of this thesis. The performances of these devices could be evaluated by setting up complex measurement systems that enable the continuous and simultaneous recording of the charges and masses of the separated products. Thus, the experimental design methodology could be used for modeling the separation process and identify the optimum values of the control variables of each device, such as the high voltage level of the speed of the fluidization air. The results obtained on laboratory devices as well on an semi-industrial pilot installation recommend this class of tribo-aero-electrostatic separation processes as the solution of choice for the selective sorting of plastics from waste electric and electronic equipment.

Ce travail porte sur la production de bio-huile par liquéfaction hydrothermale de résidus agroalimentaires, réalisée en réacteur batch. L’objectif est d’étudier l’influence des paramètres opératoires sur la production de bio-huile, et de contribuer à la compréhension des mécanismes de conversion hydrothermale de la biomasse. La liquéfaction hydrothermale des résidus agroalimentaires a été étudiée à partir de l’exemple des drêches de cassis, résidus de pressage des baies. Une étude paramétrique a évalué l’influence de la température, du temps de réaction, de la concentration de biomasse et de l’ajout d’hydroxyde de sodium sur le rendement des produits. Cette étude a permis d’identifier des conditions opératoires favorables à la production de bio-huile, dont le rendement peut notamment bénéficier du recyclage de la phase aqueuse en tant que solvant réactionnel (rendement maximal de bio-huile : 31 %). La caractérisation physico-chimique de la bio-huile montre que celle-ci possède certaines propriétés proches du pétrole brut et de certains fiouls lourds, notamment grâce à sa faible teneur en oxygène en comparaison des huiles de pyrolyse. La bio-huile peut être considérée comme un bio-pétrole brut, mais nécessite toutefois un raffinage conséquent avant de potentielles applications. La conversion hydrothermale de molécules modèles, sélectionnées à partir de l’analyse de la composition des drêches de cassis, a été étudiée à une température de 300 °C et un temps de réaction de 60 min. Cinq monomères modèles (glucose, xylose, acide glutamique, guaiacol et acide linoléique) et deux polymères modèles (cellulose microcristalline et lignine alkali) ont été choisis pour cette étude. Une méthodologie basée sur les plans d’expérience de mélange a été mise en œuvre, afin d’aboutir à la construction de schémas réactionnels, et à l’élaboration de corrélations modélisant les rendements des produits en fonction de la composition initiale des mélanges. L’analyse des produits montre que la conversion hydrothermale des résidus agroalimentaires résulte principalement de dégradations primaires et d’interactions binaires entre les composants de la biomasse. Les corrélations obtenues à partir des composés modèles permettent de décrire avec un bon accord les rendements des produits de conversion hydrothermale de mélanges modèles et de plusieurs résidus agroalimentaires : drêches de brasserie, marc de raisin et akènes de framboise. / This work presents a study of hydrothermal liquefaction of food processing residues using a batch reactor, to produce bio-oil. The objective is to study the influence of operating conditions on bio-oil production, and to contribute to the understanding of the reaction mechanisms occurring during hydrothermal conversion of biomass. Hydrothermal liquefaction of food processing residues was studied using blackcurrant pomace, a berry pressing residue, as an example. A parametric study evaluated the influence of temperature, holding time, biomass concentration and the use of sodium hydroxide as additive on the yields of products. This study allowed the identification of favorable operating conditions to produce bio-oil. The bio-oil yield can in particular benefit from recycling the aqueous phase as reaction solvent (maximum bio-oil yield: 31%). Physicochemical characterization of the bio-oil showed that it has some similarities with heavy crude oil and heavy oils, especially thanks to a lower oxygen content than pyrolysis oils. The bio-oil can be considered as a bio-heavy crude oil, but it still requires significant upgrading before any potential applications. Hydrothermal conversion of model molecules, selected from the characterization of blackcurrant pomace, was studied at a temperature of 300 °C and a holding time of 60 min. Five model monomers (glucose, xylose, glutamic acid, guaiacol and linoleic acid) and two model polymers (microcrystalline cellulose and alkali lignin) were chosen for this study. A mixture design of experiments methodology was followed, to combine reactivity studies with the elaboration of correlations describing the mass yields of products as a function of the initial mixture composition. Analysis of the products shows that hydrothermal conversion of food processing residues is mainly due to degradations of individual compounds and binary interactions between components of biomass. The correlations obtained from the model compounds describe with good accuracy the mass yields of the products from hydrothermal conversion of a model mixture and several food processing residues: brewer’s spent grains, grape marc and raspberry achenes.

Les préoccupations actuelles sur le réchauffement climatique et la déplétion des ressources fossiles exigent une mutation basée sur le développement durable. Ainsi, afin de garder nos acquis en termes de mobilité, il est extrêmement important de trouver des solutions de propulsion propres et efficaces. C'est pourquoi, la conception optimale systémique des chaînes de traction électrique est un enjeu majeur.<br /><br />La thèse présente une méthodologie rationnelle pour la conception optimale systémique appliquée à la conception des chaînes de traction électrique. La méthodologie est générale et se base sur l'optimisation sous contraintes. Elle intègre l'utilisation de différents niveaux de granularité au sein du modèle de conception. Une interface a été développée afin d'appliquer aisément cette méthodologie à des cas pratiques variés. Deux objectifs ont été traités, le premier concerne la définition des cahiers des charges des composants, le deuxième concerne la conception détaillée d'un composant de la chaîne de traction en prenant en compte l'ensemble du système. Ces applications mettent en évidence les avantages de la méthodologie proposée et l'importance de l'approche systémique.

La fiabilité constitue aujourd’hui un enjeu important dans le contexte du passage aux systèmes plus électriques dans des secteurs critiques tels que l’aéronautique, l’espace ou le nucléaire. Il s’agit de comprendre, de modéliser et de prédire les mécanismes de vieillissement susceptibles de conduire les composants à la défaillance et le système à la panne. L’étude des effets des contraintes opérationnelles sur la dégradation des composants est indispensable pour la prédiction de leur durée de vie. De nombreux modèles de durée de vie ont été développés dans la littérature dans le contexte du génie électrique. Cependant, ces modèles présentent des limitations car ils dépendent du matériau étudié et de ses propriétés physiques et se restreignent souvent à un ou deux facteurs de stress, sans intégrer les interactions pouvant exister entre ces facteurs. Cette thèse présente une nouvelle méthodologie pour la modélisation de la durée de vie des composants du génie électrique. Cette méthodologie est générale ; elle s’applique à différents composants sans a priori sur leurs propriétés physiques. Les modèles développés sont des modèles statistiques estimés sur la base de données expérimentales issues de tests de vieillissement accéléré où plusieurs types de stress sont considérés. Les modèles visent alors à étudier les effets des différents facteurs de stress ainsi que de leurs différentes interactions. Le nombre et la configuration des tests de vieillissement nécessaires à construire les modèles (bases d’apprentissage) sont optimisés de façon à minimiser le coût expérimental tout en maximisant la précision des modèles. Des points expérimentaux supplémentaires aléatoirement configurés sont réalisés pour valider les modèles (bases de test). Deux catégories de composants sont testées : deux types d’isolants couramment utilisés dans les machines électriques et des sources de lumière OLED. Différentes formes des modèles de durée de vie sont présentées : les modèles paramétriques, non paramétriques et les modèles hybrides. Tous les modèles développés sont évalués à l’aide de différents outils statistiques permettant, d’une part, d’étudier la pertinence des modèles et d’autre part, d’évaluer leur prédictibilité sur les points des bases de test. Les modèles paramétriques permettent de quantifier les effets des facteurs et de leurs interactions sur la durée de vie à partir d’une expression analytique prédéfinie. Un test statistique permet ensuite d’évaluer la significativité de chacun des paramètres inclus dans le modèle. Ces modèles sont caractérisés par une bonne qualité de prédiction sur leurs bases de test. La relation entre la durée de vie et les contraintes est également modélisée par les arbres de régression comme méthode alternative aux modèles paramétriques. Les arbres de régression sont des modèles non paramétriques qui permettent de classifier graphiquement les points expérimentaux en différentes zones dans lesquelles les contraintes sont hiérarchisées selon leurs effets sur la durée de vie. Ainsi, une relation simple, graphique, et directe entre la durée de vie et les contraintes est obtenue. Cependant, à la différence des modèles paramétriques continus sur le domaine expérimental étudié, les arbres de régression sont constants par morceaux, ce qui dégrade leur qualité de prédiction sur la base de test. Pour remédier à cet inconvénient, une troisième approche consiste à attribuer un modèle linéaire à chacune des zones identifiées avec les arbres de régression. Le modèle résultant, dit modèle hybride, est donc linéaire par morceaux et permet alors de raffiner les modèles paramétriques en évaluant les effets des facteurs dans chacune des zones tout en améliorant la qualité de prédiction des arbres de régression. / Reliability has become an important issue nowadays since the most critical industries such as aeronautics, space and nuclear are moving towards the design of more electrical based systems. The objective is to understand, model and predict the aging mechanisms that could lead to component and system failure. The study of the operational constraints effects on the degradation of the components is essential for the prediction of their lifetime. Numerous lifespan models have been developed in the literature in the field of electrical engineering. However, these models have some limitations: they depend on the studied material and its physical properties, they are often restricted to one or two stress factors and they do not integrate interactions that may exist between these factors. This thesis presents a new methodology for the lifespan modeling of electrical engineering components. This methodology is general; it is applicable to various components without prior information on their physical properties. The developed models are statistical models estimated on experimental data obtained from accelerated aging tests where several types of stress factors are considered. The models aim to study the effects of the different stress factors and their different interactions. The number and the configuration of the aging tests needed to construct the models (learning sets) are optimized in order to minimize the experimental cost while maximizing the accuracy of the models. Additional randomly configured experiments are carried out to validate the models (test sets). Two categories of components are tested: two types of insulation materials that are commonly used in electrical machines and OLED light sources. Different forms of lifespan models are presented: parametric, non-parametric and hybrid models. Models are evaluated using different statistical tools in order to study their relevance and to assess their predictability on the test set points. Parametric models allow to quantify the effects of stress factors and their interactions on the lifespan through a predefined analytical expression. Then a statistical test allows to assess the significance of each parameter in the model. These models show a good prediction quality on their test sets. The relationship between the lifespan and the constraints is also modeled by regression trees as an alternative method to parametric models. Regression trees are non-parametric models that graphically classify experimental points into different zones where the constraints are hierarchized according to their effects on the lifespan. Thus, a simple, graphic and direct relationship between the lifespan and the stress factors is obtained. However, unlike parametric models that are continuous in the studied experimental domain, regression trees are piecewise constant, which degrades their predictive quality with respect to parametric models. To overcome this disadvantage, a third approach consists in assigning a linear model to each of the zones identified with regression trees. The resulting model, called hybrid model, is piecewise linear. It allows to refine parametric models by evaluating the effects of the factors in each of the zones while improving the prediction quality of regression trees.

La pile à combustible est un générateur électrique en voie d'atteindre une maturité technologique et commerciale. Pour que ce moyen de production d'énergie puisse concurrencer des systèmes similaires, tels que les batteries et les groupes électrogènes, des obstacles restent néanmoins à franchir. L'un d'entre eux est la capacité de la pile à démarrer et fonctionner à température ambiante négative. Afin d'étudier le comportement à froid d'un système de type PEMFC, nous proposons la définition de plusieurs critères de performances exergétiques adaptés au fonctionnement de chaque module du système. Les modules sont ensuite caractérisés à température ambiante négative à l'aide de bancs d'essais dédiés. A partir des résultats expérimentaux obtenus, différents modèles empiriques ou semi-analytiques sont alors présentés pour la batterie, le compresseur et l'humidificateur. D'autre part, un modèle analytique thermique à l'échelle des stacks est réalisé. Il permet notamment de reproduire l'élévation en température de la pile au cours d'un démarrage à froid. Enfin, à l'issue de l'analyse des résultats expérimentaux et des modèles, des recommandations destinées à favoriser le démarrage à froid du système sont fournies. En suivant ces recommandations, il est ainsi possible de démarrer le système pile de manière fiable à une température ambiante de -10 °C. / Fuel cells are electric generators on the way to achieve technological and commercial maturity. Nevertheless, to compete with similar energy generating systems such as batteries and engines generators, fuel cells must overcome several obstacles. Among them, the ability to start at negative ambient temperatures is decisive. In order to study the behaviour of a PEMFC system in cold weather, we propose different exergetic criteria adapted to the working conditions of each module. Thanks to dedicated test benches, the modules are then characterized at negative ambient temperature. From experimental results, empirical or semi-analytical models are introduced for the battery, the compressor and the humidifier. On the other hand, a thermal analytical model at the stacks scale is developed. It enables to reproduce the fuel cell temperature rise during a cold start up. Eventually, at the end of the analysis of experimental results and models, recommendations are given to favour the cold start of the system. By following these recommendations, the fuel cell cold start at -10 °C is ensured.