Retrofit de systèmes de revalorisation de chaleur industrielle à basse température par optimisation exergo-économique

Ce projet porte, dans un souci d’efficacité énergétique, sur la récupération d’énergie des rejets thermiques à basse température. Une analyse d’optimisation des technologies dans le but d’obtenir un système de revalorisation de chaleur rentable fait objet de cette recherche. Le but sera de soutirer la chaleur des rejets thermiques et de la réappliquer à un procédé industriel. Réduire la consommation énergétique d’une usine entre habituellement en conflit avec l’investissement requis pour les équipements de revalorisation de chaleur. Ce projet de maitrise porte sur l’application d’optimisations multiobjectives par algorithme génétique (GA) pour faciliter le design en retrofit des systèmes de revalorisation de chaleur industrielle. L’originalité de cette approche consiste à l’emploi du «fast non-dominant sorting genetic algorithm» ou NSGA-II dans le but de trouver les solutions optimales entre la valeur capitale et les pertes exergétiques des réseaux d’échangeurs de chaleur et de pompes à chaleur. Identifier les solutions optimales entre le coût et l’efficacité exergétique peut ensuite aider dans le processus de sélection d’un design approprié en considérant les coûts énergétiques. Afin de tester cette approche, une étude de cas est proposée pour la récupération de chaleur dans une usine de pâte et papier. Ceci inclut l’intégration d’échangeur de chaleur Shell&tube, d’échangeur à contact direct et de pompe à chaleur au réseau thermique existant. Pour l’étude de cas, le projet en collaboration avec Cascades est constitué de deux étapes, soit de ciblage et d’optimisation de solutions de retrofit du réseau d’échangeur de chaleur de l’usine de tissus Cascades à Kinsley Falls. L’étape de ciblage, basée sur la méthode d’analyse du pincement, permet d’identifier et de sélectionner les modifications de topologie du réseau d’échangeurs existant en y ajoutant de nouveaux équipements. Les scénarios résultants passent ensuite à l’étape d’optimisation où les modèles mathématiques pour chaque nouvel équipement sont optimisés afin de produire une courbe d’échange optimal entre le critère économique et exergétique. Pourquoi doubler l’analyse économique d’un critère d’exergie? D’abord, parce que les modèles économiques sont par définition de nature imprécise. Coupler les résultats des modèles économiques avec un critère exergétique permet d’identifier des solutions de retrofit plus efficaces sans trop s’éloigner d’un optimum économique. Ensuite, le rendement exergétique permet d’identifier les designs utilisant l’énergie de haute qualité, telle que l’électricité ou la vapeur, de façon plus efficace lorsque des sources d’énergie de basse qualité, telles que les effluents thermiques, sont disponibles. Ainsi en choisissant un design qui détruit moins d’exergie, il demandera un coût énergétique moindre. Les résultats de l’étude de cas publiés dans l’article montrent une possibilité de réduction des coûts en demande de vapeur de 89% tout en réduisant la destruction d’exergie de 82%. Dans certains cas de retrofit, la solution la plus justifiable économiquement est également très proche de la solution à destruction d’exergie minimale. L’analyse du réseau d’échangeurs et l’amélioration de son rendement exergétique permettront de justifier l’intégration de ces systèmes dans l’usine. Les diverses options pourront ensuite être considérées par Cascades pour leurs faisabilités technologiques et économiques sachant qu’elles ont été optimisées.

Étude exploratoire portant sur l'analyse comparative de la cohérence globale pour des textes écrits à l'aide d'un idéateur d'un traitement de textes et du crayon/papier

En 1983, un « nouveau » type de logiciels que nous avons appelé « idéateur » est apparu sur le marché de la micro-informatique. Ces logiciels combinent les facilités du traitement de textes avec l'utilisation particulière du « chaînage » de texte. Ce chaînage permet entre autre les manipulations suivantes du texte; classer, mettre en ordre prioritaire, sous-catégoriser des ensembles, lancer les items au hasard, effacer, déplacer ou copier un ou des items, etc. (Pour plus de détails, voir le chapitre 1.2 et les annexes 1 à 3). Après une étude pour situer le cadre de notre recherche (voir le chapitre II) et la traduction du logiciel MaxThink, nous avons introduit cet idéateur dans une classe de français correctif, de niveau collégial. Nous avons choisis ces sujets parce ces étudiant-e-s se servaient déjà de l'ordinateur à l'intérieur des cours et qu'ils (elles) avaient intérêt (pensions-nous) à utiliser l’idéateur pour améliorer leur français. Tous ces sujets ont eu à suivre le cours sur la manipulation de MaxThink. Un design expérimental de catégorie « semi-contrôlée » a été mis en place pour isoler l'influence des trois instruments servant à la composition ; l'idéateur (MaxThink), un traitement de texte traditionnel (Editexte) et le crayon/papier. Le pré-test et le post-test consistant à composer sur un thème déterminé était à chaque fois précédé d'un brainstorming afin de générer une liste d'idées". Par la suite, les textes ont été soumis à trois juges qui ont eu à coter la cohérence globale individuelle pré-test/post-test et la cohérence de groupe au pré-test ainsi qu'au post-test. Deux analyses statistiques non-paramétriques utiles pour un nombre restreint de sujets (trois sous-groupes de quatre sujets) ont été utilisées: analyse de variance (formule KRUSKAL-WALLIS) et analyse des probabilités d'occurrence des distributions (formule HODGES-LEHMANN). En conclusion, nos recommandations tiennent compte de l'analyse statistique des résultats et des commentaires des étudiant-e-s.