Le marché de l'énergie distribuée est actuellement en pleine expansion et favorise l'intégration d'une multitude de sources d'énergie, et les machines à combustion interne ne sont pas exclues. Les moteurs à piston sont actuellement les principaux acteurs du marché, en raison de leur rendement élevé et de leur faible coût en capital. Cependant, la réglementation de plus en plus sévère sur les émissions ainsi que les coûts liés à la maintenance et les temps d'arrêt sont prohibitifs pour ce type de machines, en particulier dans le segment de basse puissance et de production d’énergie et de chaleur combinées (CHP). C'est là que les microturbines opérant sous le cycle récupéré – de petites turbines à gaz qui produisent moins de 1 MW de puissance – ont un avantage concurrentiel, grâce à moins de pièces en mouvement, une combustion plus propre et une température élevée d'échappement. Les petites turbomachines récupérées doivent atteindre des températures d'entrée de turbine (TIT) très élevées, requises pour atteindre 40% de rendement thermique. Les céramiques non refroidies offrent une solution très attrayante, avec plusieurs essais mais des résultats peu concluants dans la littérature. Ce travail présente une nouvelle architecture qui prend en charge des pales en céramique monolithique dans un environnement d’opération à chaud. La turbine renversée en céramique (ICT) est constituée d'un moyeu métallique flexible qui fournit une base souple pour les pales individuelles en céramique qui sont supportées par l'extérieur par un anneau en composite carbone-polymère. Les forces centrifuges chargent les pales en compression au lieu d’en tension, exploitant ainsi la résistance en compression typiquement élevée des céramiques techniques. Le document présente la validation expérimentale entreprise pour vérifier l'intégrité structurelle d’un prototype de configuration ICT à petite échelle, dans des conditions de fonctionnement à froid et à chaud, ainsi que les étapes qui y ont mené. Les résultats expérimentaux montrent que l'ICT supporte des pales en alumine dans les tests à froid et le nitrure de silicium pour des températures d'entrée du rotor jusqu'à 1000 K, avec des vitesses de pointe de pale atteignant 271 m/s. L’incursion d’objet domestique, l'événement le plus désastreux à se produire dans les turbines en céramique dans la littérature, n'a pas causé de dommages aux pales dans cette configuration. Ces résultats indiquent que l'architecture ICT est robuste et viable, et que le développement peut être poursuivi pour augmenter la TIT et la vitesse de pointe de la turbine, afin d’éventuellement parvenir à une microturbine récupérée en céramique de 1600 K de TIT.

Une des préoccupations majeures de la recherche dans le domaine de l’énergie est la diminution de la production des gaz à effet de serre et la réduction de notre empreinte écologique. Les générateurs thermoélectriques participent à une démarche globale d’efficacité énergétique en convertissant directement une partie de l’énergie thermique qui les traverse en énergie électrique. Ces derniers sont encore peu utilisés et rares sont les travaux qui traitent de leur optimisation. Ce travail a permis d’explorer les stratégies d’intégration des modules thermoélectriques dans les ensembles définis par les utilisateurs finaux en utilisant une méthodologie basée sur une modélisation complète des systèmes du flux de chaleur à la production électrique. Un code numérique couplant les équations de la thermique, de la thermoélectricité et de l’électricité a été développé et permet d’observer l’influence de plusieurs paramètres sur la production d’électricité (débit et température de la source chaude, débit et température de la source froide, type de modules thermoélectriques, emplacement des modules,…). La validation de ce modèle a nécessité la réalisation et l’instrumentation de plusieurs prototypes expérimentaux dont le plus conséquent est une boucle d’air à haute température alimentant un prototype de générateur thermoélectrique modulable. La conception et la réalisation de convertisseurs électriques dédiés, à recherche du point de fonctionnement maximal (MPPT), a permis de tester ces prototypes au point d’adaptation optimale. Enfin, une méthode d’optimisation appliquée au modèle nous délivre le nombre de modules ainsi que leur emplacement pour une production électrique maximale. Un outil de dimensionnement et d’optimisation de générateurs thermoélectriques est maintenant disponible. Il nous a permis tout d’abord d’étudier la faisabilité d’une production d’électricité en zones isolées au travers d’un prototype de cuisinière à bois thermoélectrique. Puis nous avons analysé la faisabilité dans le domaine de l’automobile en se plaçant à un point de fonctionnement précis correspondant au gaz d’échappement. / A major concern of research in the field of energy is the decrease in the production of greenhouse gas emissions and reducing our ecological footprint. Thermoelectric generators participate in a comprehensive approach to energy efficiency by directly converting a part of the thermal energy that flows through in electricity. This work explore strategies for integrating thermoelectric modules in sets defined by end users using a methodology based on a complete systems modelling from heat flow to power generation. A numerical code coupling equations of heat transfers and thermoelectricity was developed and used to observe the influence of several parameters on the production of electricity (flow and temperature of the hot source, flow and temperature of the cold source, type of thermoelectric modules, module location...). The validation of this model has necessitated the construction and the instrumentation of several experimental prototypes which for the most important is a hot air loop supplying a prototype flexible thermoelectric generator. The design and the realization of dedicated electrical converters to research the maximum operating point (MPPT) was performed to test these prototypes optimal adaptation issue. Finally, an optimization method applied to the model delivers us the number of modules and their location for maximum power production. A tool for design and optimization of thermoelectric generators is now available. It has allowed us to study the feasibility of an integrated thermoelectric generation in a variety of systems such as the automobile using exhaust gas or a specific cook stove for developing countries.

Cette thèse s’intéresse à la problématique de la prédiction dans le cadre du design de systèmes énergétiques et des problèmes d’opération, et en particulier, à l’évaluation de l’adéquation de systèmes de production d’énergie renouvelables. L’objectif général est de développer une approche empirique pour générer des prédictions avec les incertitudes associées. En ce qui concerne cette direction de la recherche, une approche non paramétrique et empirique pour estimer les intervalles de prédiction (PIs) basés sur les réseaux de neurones (NNs) a été développée, quantifiant l’incertitude dans les prédictions due à la variabilité des données d’entrée et du comportement du système (i.e. due au comportement stochastique des sources renouvelables et de la demande d'énergie électrique), et des erreurs liées aux approximations faites pour établir le modèle de prédiction. Une nouvelle méthode basée sur l'optimisation multi-objectif pour estimer les PIs basée sur les réseaux de neurones et optimale à la fois en termes de précision (probabilité de couverture) et d’information (largeur d’intervalle) est proposée. L’ensemble de NN individuels par deux nouvelles approches est enfin présenté comme un moyen d’augmenter la performance des modèles. Des applications sur des études de cas réels démontrent la puissance de la méthode développée. / This Ph.D. work addresses the problem of prediction within energy systems design and operation problems, and particularly the adequacy assessment of renewable power generation systems. The general aim is to develop an empirical modeling framework for providing predictions with the associated uncertainties. Along this research direction, a non-parametric, empirical approach to estimate neural network (NN)-based prediction intervals (PIs) has been developed, accounting for the uncertainty in the predictions due to the variability in the input data and the system behavior (e.g. due to the stochastic behavior of the renewable sources and of the energy demand by the loads), and to model approximation errors. A novel multi-objective framework for estimating NN-based PIs, optimal in terms of both accuracy (coverage probability) and informativeness (interval width) is proposed. Ensembling of individual NNs via two novel approaches is proposed as a way to increase the performance of the models. Applications on real case studies demonstrate the power of the proposed framework.

L’objectif de ce travail est de développer un cadre méthodologique et générique d’éco-conception de procédés chimiques couplant des outils de modélisation et de simulation traditionnels de procédés (HYSYS, COCO, ProSimPlus et Ariane), d’Analyse du Cycle de Vie (ACV), d’optimisation multiobjectif basée sur des Algorithmes Génétiques et enfin des outils d’aide à la décision multicritère (ELECTRE, PROMETHEE, M-TOPSIS). Il s’agit de généraliser, d’automatiser et d’optimiser l’évaluation des impacts environnementaux au stade préliminaire de la conception d’un procédé chimique. L’approche comprend trois étapes principales. Les deux premières correspondent d’une part aux phases d’analyse de l’inventaire par calcul des bilans de matière et d’énergie et d’autre part à l’évaluation environnementale par ACV. Le problème du manque d’information ou de l’imprécision dans les bases de données classiques en ACV pour la production d’énergie notamment sous forme de vapeur largement utilisée dans les procédés a reçu une attention particulière. Une solution proposée consiste à utiliser un simulateur de procédés de production d’utilités (Ariane, ProSim SA) pour contribuer à alimenter la base de données environnementale en tenant compte de variations sur les conditions opératoires ou sur les technologies utilisées. Des sous-modules « énergie » sont ainsi proposés pour calculer les émissions relatives aux impacts liés à l’utilisation de l’énergie dans les procédés. La troisième étape réalise l’interaction entre les deux premières phases et l’optimisation multi-objectif qui met en jeu des critères économiques et environnementaux. Elle conduit à des solutions de compromis le long du front de Pareto à partir desquelles les meilleures sont choisies à l’aide de méthodes d’aide à la décision. L’approche est appliquée à des procédés de production continus : production de benzène par hydrodéalkylation du toluène HDA et production de biodiesel à partir d’huiles végétales. Une stratégie à plusieurs niveaux est mise en oeuvre pour l'analyse de l'optimisation multi-objectif. Elle est utilisée dans les deux cas d'étude afin d'analyser les comportements antagonistes des critères. / The objective of this work is to propose an integrated and generic framework for eco-design coupling traditional modelling and flowsheeting simulation tools (HYSYS, COCO, ProSimPlus and Ariane), Life Cycle Assessment, multi-objective optimization based on Genetic Algorithms and multiple criteria decision-making methods MCDM (Multiple Choice Decision Making, such as ELECTRE, PROMETHEE, M-TOPSIS) that generalizes, automates and optimizes the evaluation of the environmental criteria at earlier design stage. The approach consists of three main stages. The first two steps correspond respectively to process inventory analysis based on mass and energy balances and impact assessment phases of LCA methodology. Specific attention is paid to the main issues that can be encountered with database and impact assessment i.e. incomplete or missing information, or approximate information that does not match exactly the real situation that may introduce a bias in the environmental impact estimation. A process simulation tool dedicated to production utilities, Ariane, ProSim SA is used to fill environmental database gap, by the design of specific energy sub modules, so that the life cycle energy related emissions for any given process can be computed. The third stage of the methodology is based on the interaction of the previous steps with process simulation for environmental impact assessment and cost estimation through a computational framework. The use of multi-objective optimization methods generally leads to a set of efficient solutions, the so-called Pareto front. The next step consists in identifying the best ones through MCDM methods. The approach is applied to two processes operating in continuous mode. The capabilities of the methodology are highlighted through these case studies (benzene production by HDA process and biodiesel production from vegetable oils). A multi-level assessment for multi-objective optimization is implemented for both cases, the explored pathways depending on the analysis and antagonist behaviour of the criteria.