A bio-coke for anode production and the manufacturing method thereof

Dans l’industrie de l’aluminium, le coke de pétrole calciné est considéré comme étant le composant principal de l’anode. Une diminution dans la qualité du coke de pétrole a été observée suite à une augmentation de sa concentration en impuretés. Cela est très important pour les alumineries car ces impuretés, en plus d’avoir un effet réducteur sur la performance des anodes, contaminent le métal produit. Le coke de pétrole est aussi une source de carbone fossile et, durant sa consommation, lors du processus d’électrolyse, il y a production de CO2. Ce dernier est considéré comme un gaz à effet de serre et il est bien connu pour son rôle dans le réchauffement planétaire et aussi dans les changements climatiques. Le charbon de bois est disponible et est produit mondialement en grande quantité. Il pourrait être une alternative attrayante pour le coke de pétrole dans la fabrication des anodes de carbone utilisées dans les cuves d’électrolyse pour la production de l’aluminium. Toutefois, puisqu’il ne répond pas aux critères de fabrication des anodes, son utilisation représente donc un grand défi. En effet, ses principaux désavantages connus sont sa grande porosité, sa structure désordonnée et son haut taux de minéraux. De plus, sa densité et sa conductivité électrique ont été rapportées comme étant inférieures à celles du coke de pétrole. L’objectif de ce travail est d’explorer l’effet du traitement de chaleur sur les propriétés du charbon de bois et cela, dans le but de trouver celles qui s’approchent le plus des spécifications requises pour la production des anodes. L’évolution de la structure du charbon de bois calciné à haute température a été suivie à l’aide de différentes techniques. La réduction de son contenu en minéraux a été obtenue suite à des traitements avec de l’acide chlorhydrique utilisé à différentes concentrations. Finalement, différentes combinaisons de ces deux traitements, calcination et lixiviation, ont été essayées dans le but de trouver les meilleures conditions de traitement.

Efficient algorithms to solve scheduling problems with a variety of optimization criteria

La programmation par contraintes est une technique puissante pour résoudre, entre autres, des problèmes d’ordonnancement de grande envergure. L’ordonnancement vise à allouer dans le temps des tâches à des ressources. Lors de son exécution, une tâche consomme une ressource à un taux constant. Généralement, on cherche à optimiser une fonction objectif telle la durée totale d’un ordonnancement. Résoudre un problème d’ordonnancement signifie trouver quand chaque tâche doit débuter et quelle ressource doit l’exécuter. La plupart des problèmes d’ordonnancement sont NP-Difficiles. Conséquemment, il n’existe aucun algorithme connu capable de les résoudre en temps polynomial. Cependant, il existe des spécialisations aux problèmes d’ordonnancement qui ne sont pas NP-Complet. Ces problèmes peuvent être résolus en temps polynomial en utilisant des algorithmes qui leur sont propres. Notre objectif est d’explorer ces algorithmes d’ordonnancement dans plusieurs contextes variés. Les techniques de filtrage ont beaucoup évolué dans les dernières années en ordonnancement basé sur les contraintes. La proéminence des algorithmes de filtrage repose sur leur habilité à réduire l’arbre de recherche en excluant les valeurs des domaines qui ne participent pas à des solutions au problème. Nous proposons des améliorations et présentons des algorithmes de filtrage plus efficaces pour résoudre des problèmes classiques d’ordonnancement. De plus, nous présentons des adaptations de techniques de filtrage pour le cas où les tâches peuvent être retardées. Nous considérons aussi différentes propriétés de problèmes industriels et résolvons plus efficacement des problèmes où le critère d’optimisation n’est pas nécessairement le moment où la dernière tâche se termine. Par exemple, nous présentons des algorithmes à temps polynomial pour le cas où la quantité de ressources fluctue dans le temps, ou quand le coût d’exécuter une tâche au temps t dépend de t.