L’intégration des énergies renouvelables produites par un bâtiment et les réseaux de fourniture, qui sont amenés à proposer des tarifications et des puissances disponibles variables au cours de la journée, entraînent une grande variabilité de la disponibilité de l’énergie. Mais les besoins des utilisateurs ne sont pas forcément en accord avec cette disponibilité. La gestion de l’énergie consiste alors à faire en sorte que les moments de consommation des installations coïncident avec les moments où celle-ci est disponible. Notre objectif a été de proposer une stratégie de commande prédictive, distribuée et hiérarchisée, pour gérer efficacement l’énergie de l’habitat. Les aspects prédictifs de notre approche permettent d’anticiper les besoins et les variations de la tarification énergétique. L’aspect distribué va permettre d’assurer la modularité de la structure de commande, pour pouvoir intégrer différents usages et différentes technologies de manière simple et sans faire exploser la combinatoire du problème d’optimisation résultant. / Electrical system is under a hard constraint: production and consumption must be equal. The production has to integrate non-controllable energy resources and to consider variability of local productions. While buildings are one of the most important energy consumers, the emergence of information and communication technologies (ICT) in the building integrates them in smart-grid as important consumer-actor players. Indeed, they have at their disposal various storage capacities: thermal storage, hot-water tank and also electrical battery. In our work we develop an hierarchical and distributed Building Energy Management Systems based on model predictive control in order to enable to shift, to reduce or even to store energy according to grid informations. The anticipation enables to plan the energy consumption in order to optimize the operating cost values, while the hierarchical architecture enables to treat the high resolution problem complexity and the distributed aspect enables to ensure the control modularity bringing adaptability to the controller.

Dans l'industrie sidérurgique, les fours de réchauffage sont les plus grands consommateurs d'énergie après les hauts fourneaux. Réduire leur consommation énergétique est donc la préoccupation majeure de la commande des fours. Dans un four de réchauffage, des brames d'acier sont chauffées en traversant successivement plusieurs zones, de la température ambiante à un profil de température homogène de 1250 °C en sortie du four, avant d’être laminées dans les laminoirs à chaud. La température de brames est contrôlée par une structure de commande hiérarchisée à deux niveaux (niveau 1 et 2).L'objectif de ces travaux est d'améliorer la performance du chauffage et donc de réduire la consommation énergétique du four via une stratégie de commande prédictive distribuée hiérarchisée sur les deux niveaux de commande. Une approche de commande prédictive distribuée est tout d’abord développée pour le niveau 1 afin de suivre les consignes de température de zone, prenant en compte les couplages entre les zones et induisant une moindre complexité d’implantation par rapport à une approche centralisée. L’implantation industrielle a permis une amélioration significative de la précision du suivi de température et une réduction de la consommation d'énergie de 3%. Une deuxième étape propose l’élaboration de la commande prédictive hiérarchisée du niveau 2 afin, à partir de la consigne de température de brame, de déterminer les consignes de température optimales des zones en se fondant sur un modèle de transfert thermique du four. Les résultats de simulation, comparés aux données industrielles, montrent une réduction de la consommation énergétique de 5% et une meilleure qualité de chauffage des brames. L’approche précédente est enfin étendue pour prendre en compte et optimiser le cadencement des brames afin d’augmenter la productivité du four. La simulation montre une augmentation potentielle de productivité du four de 15 tonnes par heure tout en améliorant la qualité de chauffage des brames. / In steel industry, reheating furnaces are the biggest energy consumers after blast furnaces. As a result, reduction of energy consumption is the major concern of furnace control. In a walking-beam slab reheating furnace, steel slabs are heated by moving through successive zones from ambient temperature to a homogenous temperature profile of 1250°C at the furnace exit, to be rolled subsequently in the hot rolling mills. Temperature of slabs is controlled mainly by a two-level hierarchical structure, so called level 1 and level 2.The aim of this thesis is to improve the heating performance and consequently to reduce the energy consumption of the furnace by using hierarchical distributed model predictive control (MPC) strategy for both levels. In a first step, distributed model predictive controllers are developed for the level 1 in order to track zone temperature set-points. The distributed feature of the control law enables to consider coupling effects between zones while reducing the computation complexity compared to a complete centralized approach. The industrial results showed significant improvement on temperature tracking accuracy and an energy consumption reduction of 3%. In a second step, the hierarchical MPC is constructed for the level 2 in order to determine the optimal zones temperature setpoint from the slab temperature setpoint, based on a numerical heat transfer model of the furnace. The simulation results obtained with this strategy compared against industrial data show an energy consumption reduction of 5% and a better heating quality. The previous structure is finally extended to take into account and optimize the scheduling of the slabs within the MPC level 2 in order to increase productivity of the considered furnace. The simulation shows a potential increase of productivity of the furnace of 15 tons per hour while improving the slab heating quality.

Dans l'industrie sidérurgique, les fours de réchauffage sont les plus grands consommateurs d'énergie après les hauts fourneaux. Réduire leur consommation énergétique est donc la préoccupation majeure de la commande des fours. Dans un four de réchauffage, des brames d'acier sont chauffées en traversant successivement plusieurs zones, de la température ambiante à un profil de température homogène de 1250 °C en sortie du four, avant d’être laminées dans les laminoirs à chaud. La température de brames est contrôlée par une structure de commande hiérarchisée à deux niveaux (niveau 1 et 2).L'objectif de ces travaux est d'améliorer la performance du chauffage et donc de réduire la consommation énergétique du four via une stratégie de commande prédictive distribuée hiérarchisée sur les deux niveaux de commande. Une approche de commande prédictive distribuée est tout d’abord développée pour le niveau 1 afin de suivre les consignes de température de zone, prenant en compte les couplages entre les zones et induisant une moindre complexité d’implantation par rapport à une approche centralisée. L’implantation industrielle a permis une amélioration significative de la précision du suivi de température et une réduction de la consommation d'énergie de 3%. Une deuxième étape propose l’élaboration de la commande prédictive hiérarchisée du niveau 2 afin, à partir de la consigne de température de brame, de déterminer les consignes de température optimales des zones en se fondant sur un modèle de transfert thermique du four. Les résultats de simulation, comparés aux données industrielles, montrent une réduction de la consommation énergétique de 5% et une meilleure qualité de chauffage des brames. L’approche précédente est enfin étendue pour prendre en compte et optimiser le cadencement des brames afin d’augmenter la productivité du four. La simulation montre une augmentation potentielle de productivité du four de 15 tonnes par heure tout en améliorant la qualité de chauffage des brames. / In steel industry, reheating furnaces are the biggest energy consumers after blast furnaces. As a result, reduction of energy consumption is the major concern of furnace control. In a walking-beam slab reheating furnace, steel slabs are heated by moving through successive zones from ambient temperature to a homogenous temperature profile of 1250°C at the furnace exit, to be rolled subsequently in the hot rolling mills. Temperature of slabs is controlled mainly by a two-level hierarchical structure, so called level 1 and level 2.The aim of this thesis is to improve the heating performance and consequently to reduce the energy consumption of the furnace by using hierarchical distributed model predictive control (MPC) strategy for both levels. In a first step, distributed model predictive controllers are developed for the level 1 in order to track zone temperature set-points. The distributed feature of the control law enables to consider coupling effects between zones while reducing the computation complexity compared to a complete centralized approach. The industrial results showed significant improvement on temperature tracking accuracy and an energy consumption reduction of 3%. In a second step, the hierarchical MPC is constructed for the level 2 in order to determine the optimal zones temperature setpoint from the slab temperature setpoint, based on a numerical heat transfer model of the furnace. The simulation results obtained with this strategy compared against industrial data show an energy consumption reduction of 5% and a better heating quality. The previous structure is finally extended to take into account and optimize the scheduling of the slabs within the MPC level 2 in order to increase productivity of the considered furnace. The simulation shows a potential increase of productivity of the furnace of 15 tons per hour while improving the slab heating quality.

Après une revue critique des méthodes de placement existantes, l'étude développe plus précisément les méthodes ascendantes sur trois points: préstructuration logique du réseau à implanter, contraintes topologiques, et prévision de la connectique afin de gérer les ressources critiques. Illustration par un travail pratique, conception d'une méthode et d'un logiciel d'implantation automatisée sur réseau prédiffusé CMOS à une couche d'aluminium. L'utilisation des méthodes de classification pour hiérarchiser les problèmes complexes est introduite pour la formation des agrégats d'éléments à placer

Le travail présenté dans cette thèse porte sur le domaine de l'aide à la construction du plan de masse de circuits VLSI. Cette construction est basée sur une évaluation topologique prédictive et une approche hiérarchisée. FLOPE est un éditeur interactif permettant la construction d'un plan masse de manière structurée. Il est essentiellement destiné à communiquer avec des évaluateurs existants ou à venir. Son rôle dans la conception hiérarchique est notamment: d'anticiper les problèmes de composition grâce è l'évaluation prévisionnelle de surface, de forme et d'interconnexions lors de l'étape de décomposition; d'absorber souplement les modifications topologiques grâce à un mécanisme de propagation. FLOPE a été implanté en langage CEYX-Le-Lisp

La Synthèse Fischer-Tropsch (SFT) est une technologie clé pour transformer le gaz de synthèse (CO + 2H2) en hydrocarbures liquides, matières premières pour la chimie de base. Il s'avère que les catalyseurs à base de cobalt sont les plus performants et leur développement dans l'industrie impose au matériau support de posséder une conductivité thermique élevée et une structure ouverte. Dans ce travail, un nouveau support hiérarchisé constituée deα -Al2O3, recouvert homogènement de nanotubes de carbone, a été préparé pour supporter des catalyseurs au cobalt. Ces derniers montrent une très grande sélectivité en hydrocarbures liquides ainsi que de meilleures activités catalytiques. Les performances obtenus ont pu être améliorées en déposant une fine couche de TiO2 sur la surface des nanotubes de carbone, améliorant considérablement la dispersion du cobalt et l'activité. Le TiO2, également introduit dans la matrice de β-SiC lors de la synthèse, interagit fortement avec les sites actifs de cobalt, conduisant ainsi à sa grande dispersion et à une meilleure activité et stabilité dans la réaction de SFT. Parallèlement, un catalyseur à base de β-SiC de haute porosité, recouvert d'une couche de dioxyde de titane monocristallin a été développé et testé. Un taux spécifique de 1,2 gC5+. gcat -1. h-1 et une sélectivité en C5+ de 86% ont été obtenus. Ces performances sont les plus élevées signalées jusqu'à présent sur des catalyseurs sans cobalt. / The Fischer-Tropsch synthesis (FTS) is a key technology to transform the synthesis gas (2H2 + CO) into liquid hydrocarbons as the basic chemical feedstock. It can be found that the cobalt active sites supported on the materials with high thermal conductivity, opened structure is necessary to accelerate FTS synthesis process in the development of industry catalysts.In this work, a new hierarchical support consisting of α-Al2O3, which is homogeneously covered by a layer of carbon nanotubes, is successfully prepared to support cobalt catalyst. The supported cobalt catalysts show extremely high selectivity towards liquid hydrocarbons along with the better catalytic activity. The FTS performance obtained on this support can be further improved by coating a thin layer of TiO2 on the CNTs surface which significantly improve the cobalt dispersion and in turn,the FTS activity.The TiO2 is also successfully introduced into the matrix of β-SiC during the synthesis process which strongly interacts with cobalt active sites, leading to high dispersion of cobalt, accounting for the better activity and stability in FTS reaction. In the mean time, a highly activity Fischer-Tropsch catalyst based on single crystalline titanium dioxide coated high porosity β-SiC was also developed. The FT specific rate of 1.2 gC5+·gcat -1·h-1 and a C5+ selectivity of 86 % are obtained,which are among the highest FT performance reported up to now on cobalt noble-free catalyst .

Dans la méthode de conception sûre et descendante CAPRI applicable aux circuits intégrés VLSI, on analyse les spécifications initiales à la définition de l'architecture du circuit. La méthode proposée est une méthode par affinements successifs de spécifications dans laquelle on distingue: 1) le choix des algorithmes; 2) le choix du chemin de données associé aux blocs fonctionnels; 3) le choix de la structure de la partie contrôle. Application de la démarche descendante au microordinateur 80 C48 d'INTEL en technologie CMOS