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Modèles simplifiés d'Analyse de Cycle de Vie : cadre méthodologique et applications aux filières de conversion d'énergie

La transition énergétique est un enjeu majeur actuel et des années à venir. Parmi les défis qu'elle va soulever figure la limitation des impacts environnementaux de la production d'électricité. Pour cela, des outils d'aide à la décision, simples d'utilisation et suffisamment précis, considérant les aspects environnementaux et permettant d'optimiser les choix énergétiques futurs, doivent être mis en place. L'analyse environnementale d'une filière de conversion d'énergie est un sujet complexe. Elle comporte en effet deux niveaux. Le niveau " filière ", caractérise le profil global d'impacts environnementaux des systèmes, et le niveau " système " caractérise leurs impacts, permettant ainsi une analyse intra-filière. Pour répondre à ce besoin de caractérisation en deux niveaux, nous proposons une méthodologie générique permettant de développer des modèles d'estimation des profils environnementaux de chacune des filières et d'estimer simplement ceux des systèmes qui la composent sans avoir à réaliser une étude détaillée. Cette méthodologie repose sur la définition d'un modèle d'Analyse de Cycle de Vie paramétré prenant en compte, par Analyse Globale de Sensibilité, un large échantillon de systèmes représentatif des configurations observées en pratique au sein des filières. Dans un second temps, des modèles simplifiés estimant les performances environnementales des systèmes sont définis, en fonction de quelques paramètres clefs identifiés comme expliquant la plus grande part de variance des impacts environnementaux de la filière. Cette méthodologie de réduction de modèle a été appliquée à la filière éolienne terrestre en Europe et à la filière photovoltaïque résidentielle en France.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-01057847
Date27 November 2013
CreatorsPadey, Pierryves
PublisherEcole Nationale Supérieure des Mines de Paris
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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