Modélisation et analyse d'une machine à absorption/compression hybride fonctionnant à partir de rejets thermiques basse température

Les applications de réfrigération sont aujourd’hui majoritairement réalisées par des machines à compression alimentées en électricité. Animées à partir d’une source chaude, l’utilisation de machines à absorption permet d’utiliser très peu d’électricité comparée à une machine à compression et d’utiliser des réfrigérants écologiques. Le faible coefficient de performance et le coût élevé de ces machines est compensé par l’utilisation de rejets thermiques industriels destinés à être rejeté dans l’environnement et donc considérés comme gratuits. Le but de cette étude est de modéliser une machine à absorption hybride, utilisant le couple de fluide eau et ammoniac, en y ajoutant un compresseur ou booster dans la zone haute pression du circuit et d’évaluer ses performances. Cette modification crée une pression intermédiaire au désorbeur permettant de diminuer la température des rejets thermiques exploitables. Une température de rejets réutilisable de 50°C, contre 80°C actuellement, ouvrirait alors la voie à de nouvelles sources communes d’énergie. Le logiciel ASPEN Plus de simulation des procédés a été choisi afin de modéliser en régime permanent le système. Le modèle est en partie validé par l’étude expérimentale d’une machine à absorption commerciale de 10kW pour des applications de climatisation. Cette machine est située au Laboratoire des Technologies de l’Énergie d’Hydro-Québec. Ensuite, une étude de design permet de montrer, à puissance de réfrigération constante, les impacts bénéfiques de la technologie hybride sur le rendement exergétique, mais également sur la taille globale des échangeurs nécessaires. La technologie hybride est alors analysée économiquement face à une machine à absorption chauffée au gaz pour montrer sa rentabilité.

Opérationnalisation des actes de langage en interface Homme-Machine tangible et avancée pour un assistant culinaire destiné à des personnes ayant un traumatisme crânien cérébral

Les activités de la vie quotidienne sont indispensables pour le bien-être physique et moral. Pour que celle-ci soit réussie par les personnes ayant un traumatisme crânien cérébral (TCC), une aide technologique s’avère souvent nécessaire. Les troubles cognitifs empêchent les personnes ayant un TCC de rester chez elles. L’assistant culinaire est un outil composé de trois sous-systèmes: assistance, supervision et communication. L’assistant permet aux personnes ayant un TCC de cuisiner un repas chaud en proposant à celles-ci des stratégies d’assistance cognitive. Ce mémoire présente le sous-système de communication, qui établit la communication entre la personne ayant un TCC et l’assistant culinaire. Nous avons utilisé la méthode LUCID pour concevoir le sous-système de communication. Tout d’abord, nous avons commencé par l’étape prospective et d’exploration pour définir les membres de l’équipe et leurs rôles, afin de comprendre le comportement des personnes ayant un TCC. Pour la compréhension des comportements, nous avons utilisé les persona et des scénarios. Nous avons conçu trois persona principaux (TCC sévère, modéré et léger) et deux secondaires (proche aidant et ergothérapeute). Après la validation des persona, nous avons construit deux scénarios, un sans assistance qui permet de comprendre la gradation d’assistance donnée par l’ergothérapeute durant l’évaluation, un avec assistance pour concevoir les fonctionnalités de l’assistant culinaire et d’établir la communication entre les trois sous-systèmes et l’utilisateur. Ensuite, nous avons conçu les interfaces de l’assistant culinaire selon chaque profil des AVQ. Finalement nous avons développé le sous-système de communication en utilisant des actes de langage pour définir la communication entre les trois sous-systèmes de communication et la gradation de l’assistance, des web service REST comme une technologie qui rend chaque sous-système indépendant. L’assistant culinaire est en cours de développement. Enfin, ultérieurement les différentes fonctionnalités de l’assistant seront testées dans l’appartement de laboratoire DOMUS, et ensuite il sera implémenté auprès de personnes ayant un TCC pour une utilisation régulière chez elles.