As raw materials, polymers have wide applications in chemical engineering, especially in novel technologies, such as membranes. Polymeric membranes are structures formed from organic solutions once the solvent is removed either by evaporation or by the addition of a non-solvent. Flat-sheet membranes are formed when a thin layer of polymeric solution is deposited over a glass plate.To form dense membranes, just evaporation of the solvent is needed. On the other hand, if the polymeric film is immersed into a non-solvent (usually water), porous structures are formed. A similar mechanism may produce microcapsules.However, in this case, an important step is the formation of droplets of polymeric solution, either in batch mode or by using micromixers.Thermodynamics may be used as an assessing tool to improve the understanding of the processes mentioned above and to allow further optimization. Important thermodynamic properties for polymers are the cohesion parameters and the Flory-Huggins interaction parameters. For a given component, the cohesion parameter may be also expressed as the resultant of the three-dimensional vector that includes dispersion, polar and hydrogenbonding effects. The binary Flory-Huggins interaction parameter between a polymer and a penetrant is a function of the cohesion parameters of both components, and is related to their affinity, being useful for predictions of swelling degree of membranes, phase equilibria and even transport through polymeric structures. The literature lists several methods to calculate each of those properties, and the choice of the most adequate one for a determined case is a determinant step. Theories of transport through polymers need, apart from the thermodynamic contribution, a free-volume term, which is related to the space between polymeric molecules that is available for mass transfer, where penetrant molecules diffuse. A very-well accepted macroscopic approach for such process is the Vrentas-Duda model, that uses intrinsic properties of the components, such as viscosity (for penetrants) and relaxation times (for polymers) to obtain transport parameters, allowing to derive comprehensive models for both simulation and optimization of membrane processes, among others. In fuel cell systems, for example, the free-volume theory may be applied to choose a polymer with determined properties, allowing a better consumption of fuel, for example. Also those theories may contribute to the knowledge of the intrinsic formation of the membrane. This thesis deals with the knowledge of intrinsic properties of chemical components, such as solvents and polymers, to understand transport properties of the materials produced from those chemicals.By using free-volume theory and a thermodynamic approach we were able to predict several kinds of data, such as swelling degree of membranes and ternary equilibrium data, recommend materials for fuel cell membranes, and even give hints about the formation of polymeric membrane structures. We point out that our predictions require very few experimental or adjustable parameters. / Los polímeros tienen diversas aplicaciones en la ingeniería química, especialmente en tecnologías novedosas, como membranas. Membranas poliméricas son estructuras formadas a partir de dissoluciones orgánicas, cuando se retira el solvente por evaporación o bien por extracción con un nosolvente.Cuando se deposita la solución polimérica sobre una lámina, se pueden obtener membranas planas. En este caso, si se procede a la pura evaporación del solvente, se forman estructuras densas. Por otro lado, si se sumerge la película polimérica en un no-solvente (en general, agua), se forman estructuras porosas. El mecanismo de producción de microcápsulas es similar, pero en este caso una etapa importante es la formación de gotículas de disolución polimérica, lo que se puede hacer o bien en modo batch o bien utilizando micromezcladores. Se puede utilizar la termodinámica como una herramienta para comprender mejor los mecanismos de los dichos procesos, lo que permitiría su optimización. Propiedades termodinámicas importantes de los polímeros son los parámetros de cohesión y los parámetros de interacción de Flory-Huggins. Para un dado componente, su parámetro de cohesión se puede expresar como el resultante de un vector que incluye efectos de dispersión, polares, y de puentes de hidrógeno. El parámetro de interacción binária de Flory-Huggins, entre un polímero y un penetrante, es una función de los parámetros de cohesión de los dos componentes, y se relaciona con su afinidad recíproca, siendo de esta forma útil para predicciones de grado de inchamiento de membranas, equilíbrio de fases y también del transporte de espécies químicas en estructuras poliméricas. Las teorías de transporte en polímeros necesitan, aparte de la contribución termodinámica, un termo de volumen libre, que se relaciona con el espacio libre entre las moléculas, que está disponible para la transferencia de masa, donde se difunden las moléculas del penetrante. Una teoría macroscópica de buena aceptación en la literatura es el modelo de Vrentas-Duda, que utiliza propiedades intrínsecas de los componentes, como viscosidad (para los penetrantes) y tiempos de relajación (para los polímeros) para la obtención de los parámetros de transporte, lo que permite derivar modelos matemáticos tanto para la simulación como para la optimización de los procesos de membranas. En sistemas de pilas de combustible, por ejemplo, la teoría de volumen libre puede ser utilizada para elegir un polímero con determinadas propiedades, permitiendo mejorar el consumo del combustible. Tales teorías también pueden contribuir para el conocimiento de la formación de la membrana. Esta tesis se centra en el conocimiento de las propiedades intrínsecas de los componentes químicos, como los solventes y polímeros, de manera a entender las propiedades de transporte de los materiales producidos por estos componentes. Utilizando la teoría del volumen libre y un enfoque termodinámico, fue posible predecir conjuntos de datos, como el grado de inchamiento, datos de equilibrio ternário, recomendar materiales para membranas de pilas de combustible, y también identificar puntos clave en la formación de estructuras poliméricas. Además, estas predicciones requieren un número muy reducido de datos experimentales.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Génie électrique : Toulouse, INPT : 2004. / Titre provenant de l'écran titre. Bibliogr. 126 réf.

Thèse de doctorat : Mécanique et énergétique : Vandoeuvre-les-Nancy, INPL : 2005. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Énergétique et transferts : Toulouse, INPT : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 25 réf.

Rapport de recherche bibliographique de master professionnel 2e année : Ingénierie documentaire : Villeurbanne, ENSSIB : 2005. Rapport de recherche bibliographique de master professionnel 2e année : Ingénierie documentaire : Lyon 1 : 2005. / Texte intégral.

Thèse de doctorat : Chimie-physique. Chimie et sciences des matériaux : Paris 12 : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. : 242 réf.

Reproduction de : Thèse de doctorat : Énergétique et transfert : Toulouse, INPT : 2006. / Titre provenant de l'écran-titre. Bibliogr. 179 réf.

Thèses (Ph.D.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2004. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Thèses (M.Sc.A.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2001. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Dans le contexte de la transition énergétique, la pile à combustible devient l'une des sources d'énergie alternatives les plus prometteuses. Récemment, la recherche a mis l’accent sur les piles à combustible, et plus particulièrement sur celles à membrane échange de protons (Proton Exchange Membrane Fuel Cell ou Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell ou PEMFC) qui est l'une des meilleures candidates pour les applications stationnaires et transport. Même si cette technologie évolue constamment, elle n'est pas encore prête pour un déploiement industriel à grande échelle en raison de sa durabilité et de sa fiabilité limitées. Le "Prognostics and Health Management" (PHM) est une approche récente pour gérer et prolonger la durée de vie des systèmes. Les techniques de pronostic sont capables de fournir une estimation de l'état de santé (State of Health ou SOH) des piles à combustible et une prédiction de leur durée de vie résiduelle (Remaining Useful Life ou RUL) afin d’aider les fabricants à améliorer les performances et à gérer leur durée de vie de ces systèmes.Ce travail a pour objectif de développer de nouvelles méthodes d’estimation de la durée de vie adaptée à la complexité des systèmes PEMFC. En effet, ces systèmes sont multi-échelle et multi-physique, et présentent divers défis sont à relever:1. La définition du SOH pour construire un indicateur de dégradation.2. La coexistence de phénomènes de dégradation à la fois réversibles et irréversibles.3. La prise en compte des différentes causes de détérioration et des effets des conditions opératoires.Dans la première partie, nous effectuons une analyse bibliographique de l’utilisation du PHM pour les PEMFCs, dans le but de proposer une définition de SOH et de construire un indicateur de dégradation. Etant donné que les mesures PEMFC sont peu nombreuses, nous avons également exploré l'état de l'art sur les batteries au lithium, qui sont d'autres cellules électrochimiques.Dans la deuxième partie, nous développons un algorithme de pronostic basé sur le filtrage particulaire utilisant la mesure de puissance de la PEMFC. Les premiers résultats montrent que l'algorithme de pronostic est perturbé par la dégradation réversible existante. L’ambiguïté peut être levée en estimant la dégradation irréversible grâce à des tests de caractérisation, tels la spectroscopie d'impédance électrochimique (Electrochemical Impedance Spectroscopy ou EIS), appliquée de temps en temps. Nous proposons donc un algorithme de pronostic étendu et adapté, prenant en compte deux indicateurs : la dégradation de la puissance et le SOH estimé à partir de la caractérisation EIS. La performance de l'algorithme proposé est évaluée par différentes indicateurs de performance, et les résultats montrent l'intérêt de cette approche.Dans la troisième partie, les problèmes sont abordés d'un point de vue plus théorique. En effet, l’évolution de la dégradation d'un système est souvent corrélée à des covariables internes et externes qui sont généralement difficiles d'accès en raison des coûts de mesure élevés. Par conséquent, nous avons d'abord développé une approche comprenant des inspections en ligne de la covariable de dégradation à un autre niveau, puis nous avons proposé une approche d’estimation de la RUL basée sur un ensemble de modèles en utilisant différentes sources à différents niveaux. Les RULs prédites par les deux modèles sont agrégées dynamiquement sur la base des performances évaluées sur les données historiques. Par conséquent, la précision de la prédiction est améliorée car les inconvénients des deux modèles ont été surmontés en tirant parti de leurs avantages. Dans la dernière partie, le problème est étendu au pronostic multi-niveaux qui ouvre de nouveaux aspects pour la recherche future sur le pronostic et la gestion de la PEMFC. / In the context of the energy transition, fuel cell becomes one of the promising alternative energy sources. Recently the spotlight is on fuel cell systems research, and more particularly on Proton Exchange Membrane Fuel Cell (PEMFCs) which is one of the best candidates for both stationary and transportation applications. Even if this technology is close to being competitive, it is not yet ready to be considered for a large scale industrial deployment because of its limited durability and reliability. Prognostics and Health Management (PHM) is a recent approach to manage and possibly extend life duration of technological systems. Prognostic techniques can provide an estimation of fuel cell State Of Health (SOH) and a prediction for their Remaining Useful Life (RUL) to help the manufacturers improving fuel cell performance and managing its lifespan.The objective of this work is to develop prognostic methodologies for the RUL prognosis adapted to the complexity of PEMFCs. Indeed, the PEMFC is a multi-scale and multi-physics system, and various challenges are faced:1. The definition of SOH to build a degradation indicator.2. The coexistence of both reversible and irreversible degradation phenomena.3. Taking into account different deterioration causes and effects of operating conditions.In the first part of our work, we conduct a state of the art analysis on PHM for PEMFCs, with the aim of proposing a SOH definition and building a degradation indicator for PEMFC prognosis purposes. And since PEMFC measurements are scarce, the state of the art on Lithium batteries, other electrochemical cells, is also explored.In the second part, we develop a particle filtering based prognostic algorithm for PEMFC, based on output power measurements. The first results show that the prognosis algorithm is disturbed by the existing reversible degradation. However, the irreversible degradation can be estimated thanks to characterization tests, such as Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS), which is applied from time to time. We propose thus an adapted & extended prognostic algorithm to take into account both health indicators: the output power degradation and the SOH degradation estimated from EIS characterization. The performance of the proposed algorithm is evaluated by different prognostic performance metrics, and the results show the interest of this approach.In the third part, the problem is addressed from a more theoretical point of view. Indeed, a system's degradation behavior is often correlated with internal and external covariates which are usually difficult to access owing to expensive measurement cost. Therefore, we first developed a prognostic approach with online inspections on the degradation covariate at a different level, and then we propose an approach for RUL prognosis based on an ensemble of models using different sources at different levels. The RUL predictions of both models are dynamically aggregated on the basis of prognostic performance evaluated on a set of historical data. Consequently, the prediction accuracy is improved by overcoming both models' drawbacks and leveraging their strengths. In the last part, we extend the problem to multi-level prognostics and explore new possibilities, which open new aspects for future research on PEMFC lifetime prognosis and management.