Depuis la fin des années 1970, les échangeurs de chaleur ont connu de nouvelles applications liées à la nécessité d'optimiser les dépenses énergétiques. L'encrassement de tels échangeurs est l'une des causes principales de leur perte d'efficacité thermique au cours de leur utilisation. En effet, l'encrassement constitue un problème économique et technologique majeur et fait intervenir des phénomènes physiques complexes. En dépit des efforts déployés depuis ces dernières décennies, les dispositifs de détection et de suivi de l'encrassement existants sont encore loin de renseigner sur le transfert de chaleur et de prendre en compte les phénomènes de dépôt mis en jeu. Ainsi, le parti pris de notre étude a été de concevoir un capteur thermique le plus représentatif possible des conditions d'utilisation réelles afin d'établir un programme d'entretien efficace. A cet effet, deux capteurs localisés originaux, d'une technologie simple, adjoints à un traitement des données adapté, ont été développés. Ne perturbant que très peu les conditions auxquelles ils sont soumis, ils permettent d'obtenir des informations précises quasi instantanées sur les paramètres représentatifs du degré d'encrassement des échangeurs. Bien que les méthodes développées lors de cette étude soient adaptables à d'autres configurations, le choix, incontestablement restrictif, de travailler sur l'encrassement particulaire des échangeurs tubulaires à courants croisés, a été fait. Le premier capteur, doté d'une excitation thermique interne, permet d'estimer non seulement le coefficient d'échange convectif mais aussi l'épaisseur du dépôt à partir d'une méthode d'estimation robuste en régime transitoire. Le second capteur permet d'estimer la répartition spatiale du coefficient d'échange convectif ainsi que celle de l'épaisseur de dépôt. Ces capteurs permettent d'envisager de nouvelles perspectives d'études in situ d'encrassement en milieu industriel. Ils constituent un outil privilégié de maintenance prédictive.

L'optimisation de l'exploitation d'un réseau de transport de gaz naturel (RTGN) est typiquement un problème d'optimisation multiobjectif, faisant intervenir notamment la minimisation de la consommation énergétique dans les stations de compression, la maximisation du rendement, etc. Cependant, très peu de travaux concernant l'optimisation multiobjectif des réseaux de gazoducs sont présentés dans la littérature. Ainsi, ce travail vise à fournir un cadre général de formulation et de résolution de problèmes d'optimisation multiobjectif liés aux RTGN. Dans la première partie de l'étude, le modèle du RTGN est présenté. Ensuite, diverses techniques d'optimisation multiobjectif appartenant aux deux grandes classes de méthodes par scalarisation, d'une part, et de procédures évolutionnaires, d'autre part, communément utilisées dans de nombreux domaines de l'ingénierie, sont détaillées. Sur la base d'une étude comparative menée sur deux exemples mathématiques et cinq problèmes de génie des procédés (incluant en particulier un RTGN), un algorithme génétique basé sur une variante de NSGA-II, qui surpasse les méthodes de scalarisation, de somme pondérée et d'ε-Contrainte, a été retenu pour résoudre un problème d'optimisation tricritère d'un RTGN. Tout d'abord un problème monocritère relatif à la minimisation de la consommation de fuel dans les stations de compression est résolu. Ensuite un problème bicritère, où la consommation de fuel doit être minimisée et la livraison de gaz aux points terminaux du réseau maximisée, est présenté ; l'ensemble des solutions non dominées est répresenté sur un front de Pareto. Enfin l'impact d'injection d'hydrogène dans le RTGN est analysé en introduisant un troisième critère : le pourcentage d'hydrogène injecté dans le réseau que l'on doit maximiser. Dans les deux cas multiobjectifs, des méthodes génériques d'aide à la décision multicritère sont mises en oeuvre pour déterminer les meilleures solutions parmi toutes celles déployées sur les fronts de Pareto. / The optimization of a natural gas transportation network (NGTN) is typically a multiobjective optimization problem, involving for instance energy consumption minimization at the compressor stations and gas delivery maximization. However, very few works concerning multiobjective optimization of gas pipelines networks are reported in the literature. Thereby, this work aims at providing a general framework of formulation and resolution of multiobjective optimization problems related to NGTN. In the first part of the study, the NGTN model is described. Then, various multiobjective optimization techniques belonging to two main classes, scalarization and evolutionary, commonly used for engineering purposes, are presented. From a comparative study performed on two mathematical examples and on five process engineering problems (including a NGTN), a variant of the multiobjective genetic algorithm NSGA-II outmatches the classical scalararization methods, Weighted-sum and ε-Constraint. So NSGA-II has been selected for performing the triobjective optimization of a NGTN. First, the monobjective problem related to the minimization of the fuel consumption in the compression stations is solved. Then a biojective problem, where the fuel consumption has to be minimized, and the gas mass flow delivery at end-points of the network maximized, is presented. The non dominated solutions are displayed in the form of a Pareto front. Finally, the study of the impact of hydrogen injection in the NGTN is carried out by introducing a third criterion, i.e., the percentage of injected hydrogen to be maximized. In the two multiobjective cases, generic Multiple Choice Decision Making tools are implemented to identify the best solution among the ones displayed of the Pareto fronts.