Network Similarity Measures and Automatic Construction of Graph Models using Genetic Programming

A complex network is an abstract representation of an intricate system of interrelated elements where the patterns of connection hold significant meaning. One particular complex network is a social network whereby the vertices represent people and edges denote their daily interactions. Understanding social network dynamics can be vital to the mitigation of disease spread as these networks model the interactions, and thus avenues of spread, between individuals. To better understand complex networks, algorithms which generate graphs exhibiting observed properties of real-world networks, known as graph models, are often constructed. While various efforts to aid with the construction of graph models have been proposed using statistical and probabilistic methods, genetic programming (GP) has only recently been considered. However, determining that a graph model of a complex network accurately describes the target network(s) is not a trivial task as the graph models are often stochastic in nature and the notion of similarity is dependent upon the expected behavior of the network. This thesis examines a number of well-known network properties to determine which measures best allowed networks generated by different graph models, and thus the models themselves, to be distinguished. A proposed meta-analysis procedure was used to demonstrate how these network measures interact when used together as classifiers to determine network, and thus model, (dis)similarity. The analytical results form the basis of the fitness evaluation for a GP system used to automatically construct graph models for complex networks. The GP-based automatic inference system was used to reproduce existing, well-known graph models as well as a real-world network. Results indicated that the automatically inferred models exemplified functional similarity when compared to their respective target networks. This approach also showed promise when used to infer a model for a mammalian brain network.

Statistical Inference for Computable General Equilibrium Models with Application to a Model of the Moroccan Economy

We study the problem of measuring the uncertainty of CGE (or RBC)-type model simulations associated with parameter uncertainty. We describe two approaches for building confidence sets on model endogenous variables. The first one uses a standard Wald-type statistic. The second approach assumes that a confidence set (sampling or Bayesian) is available for the free parameters, from which confidence sets are derived by a projection technique. The latter has two advantages: first, confidence set validity is not affected by model nonlinearities; second, we can easily build simultaneous confidence intervals for an unlimited number of variables. We study conditions under which these confidence sets take the form of intervals and show they can be implemented using standard methods for solving CGE models. We present an application to a CGE model of the Moroccan economy to study the effects of policy-induced increases of transfers from Moroccan expatriates.

Contribution of tachykinin and kinin receptors in central autonomic control of blood pressure and behavioural activity in hypertensive rats

This work aims at studing the role of tachykinin NK-3 receptor (R) and kinin B1R in central autonomic regulation of blood pressure (BP) and to determine whether the B1R is overexpressed and functional in rat models of hypertension by measuring the effect of a B1R agonist on behavioural activity. Assumptions: (1) NK-3R located in the ventral tegmental area (VTA) modulates the mesolimbic dopaminergic system and has a tonic activity in hypertension; (2) B1R is overexpressed in the brain of hypertensive rats and has a tonic activity, which contributes to hypertension via a dopamine mechanism; (3) the inhibition of NK-3R and B1R with selective antagonists, reduces central dopaminergic hyperactivity and reverses hypertension. A model of genetic hypertension and a model of experimental hypertension were used: spontaneously hypertensive rats (SHR, 16 weeks) and Wistar-Kyoto (WKY) rats infused for 14 days with angiotensin II (Ang II) (200 ng / kg / min, subcutaneous (s.c.) with Alzet mini pump). The age-matched untreated WKY rats served as common controls. In the first study (article # 1), the cardiovascular response in SHR was evaluated following intracebroventricular (i.c.v.) and/or intra-VTA injection of an agonist (senktide) and antagonists (SB222200 and R-820) of NK-3R. These responses have also been characterized using selective dopamine antagonists DA-D1R (SCH23390), DA-D2R (raclopride) or non-selective dopamine DA-D2R (haloperidol). Also the VTA has been destroyed by ibotenic acid. The pressor response induced by senktide and the anti-hypertensive response induced by SB222200 or R-820 were more pronounced by intra-VTA. These responses were prevented by pre-treatment with raclopride and haloperidol. The lesion of the VTA has prevented the pressor response relayed by senktide (i.c.v.) and the anti-hypertensive effect of R-820 (i.c.v.). In addition, SB222200 (intra-VTA) prevented the pressor response of senktide (i.c.v.) and conversely, senktide (i.c.v.) prevented the antihypertensive effect of SB222200 (intra-VTA). The second study (article # 2) showed that the B1R antagonist (SSR240612) administered by gavage or i.c.v. reverses hypertension in both models. This anti-hypertensive effect was prevented by raclopride and haloperidol. In contrast, the two B1R antagonists (R-715 and R-954) injected s.c., which do not cross the blood-brain barrier reduced weakly blood pressure in hypertensive rats. In the third study (article # 3), the i.c.v. injection of a selective kinin B1R agonist Sar[DPhe8][des-Arg9]BK caused behavioural responses in SHR and Ang II-treated rats and had no effect in control WKY rats . The responses elicited by B1R agonist were blocked by an antagonist of NK-1 (RP67580), an antagonist of NMDA glutamate receptor (DL-AP5), an inhibitor of nitric oxide synthase (NOS) (L -NNA) as well as raclopride and SCH23390.The responses were modestly affected by the inhibitor of inducible NOS (iNOS). The B1R mRNA (measured by RT-PCR) was significantly increased in the hypothalamus, the VTA and the nucleus accumbens of hypertensive animals (SHR and treated with Ang II) compared with control rats. These neuropharmacological studies suggest that: (1) the NK-3R from the VTA is involved in the maintenance of hypertension in SHR by increasing DA transmission in the midbrain; (2) the B1R in SHR and Ang II-treated rats contributes to hypertension via a central mechanism involving DA-D2R; (3) the central B1R increases locomotor activity and nocifensive behaviours via the release of substance P (NK-1), DA and nitric oxide in both rat models of hypertension. Thus, the brain tachykinin NK-3R and kinin B1R represent potential therapeutic targets for the treatment of hypertension. The modulation of the mesolimbic/mesocortical dopaminergic pathway by these receptors suggests their involvement in other physiological functions (pleasure, motor activity, coordination of the response to stress) and pathophysiology (anxiety, depression).

The relationship between product design and business models in the context of sustainability

Dans les sphères du développement durable, des modèles d’affaires et du design de produit, certains leviers rendent le croisement de ces trois sphères de plus en plus pertinent. Au croisement de ces trois sphères se trouve une opportunité de comprendre les relations existantes entre le design de produit et les modèles d’affaires afin d’aider les décideurs à développer des solutions davantage durables. L’approche méthodologique de cette recherche utilise un système complexe et est basée sur un paradigme pragmatique. En vue de répondre à la question « Dans quelle mesure des modèles d’affaires et le design de produit sont liés dans un contexte de développement durable? », cette recherche a soigneusement analysé trois cas: Better Place, une compagnie californienne ayant développé une infrastructure permettant le chargement des voitures électriques; Interface Inc., un manufacturier mondial de tuiles de tapis commerciales établi à Atlanta; et Métacycle, un concept d’entreprise développé par une équipe de chercheurs en design à Montréal. Chaque cas a été analysé en corrélant des aspects du design de produit à des éléments de leur modèle d’affaires. Les résultats montrent que dans le contexte du développement durable, le design de produit et les modèles d’affaires sont interdépendants. Les résultats peuvent être résumés en six points: il existe des relations applicables universellement; les innovations de design substantielles jouent un rôle important dans le développement durable; la « durabilité » peut être une qualité émergente d’un modèle d’affaires; les partenariats peuvent être vitaux pour l’intégration des systèmes; un modèle de services a des bénéfices et des limitations considérables; le design peut agir comme levier à l’utilisation d’énergies renouvelables. Pratiquer simultanément l’innovation du modèle d’affaires et du produit peut apporter une valeur ajoutée, susciter des opportunités et augmenter l’efficience sur plusieurs facettes. Toutefois, les risques et les coûts de tels procédés sont souvent très élevés. En aidant à comprendre et définir comment les trois sphères mentionnées plus tôt sont interdépendantes, cette recherche pourrait idéalement inspirer des recherches supplémentaires sur le sujet. L’application par des organisations de la méthodologie et des apprentissages résultant de cette recherche peut permettre à d’autres d’utiliser le croisement entre l’innovation de produit et l’innovation du modèle d’affaires afin de résoudre des enjeux sociaux et environnementaux complexes.

Alliance Politics in Hybrid Regimes : Political Stability and Instability since World War II

Cette thèse étudie la stabilité et l’instabilité politique des régimes hybrides. Elle pose la question suivante : dans quelles conditions l’autorité des élites au pouvoir est-elle reconnue ou contestée? Notre réponse s’articule en lien avec le caractère inclusif ou exclusif de la coalition dirigeante : c’est-à-dire, l’alliance stratégique des élites dirigeantes avec les groupes sociaux dominants. L’inclusion de ces derniers favorise le consentement et la stabilité; leur exclusion entraîne l’affrontement et l’instabilité politique. Sa composition dépend (i) du degré de violence organisée extra-légale et (ii) du degré de pénétration de l’État sur le territoire et dans l’économie. La première variable permet d’identifier quel groupe social au sein de l’État (militaires) ou du régime (partis d’opposition) est dominant et influence les formes de communication politique avec les élites dirigeantes. La deuxième variable permet d’identifier quel groupe social au sein de l’État (fonctionnaires) ou de la société (chefs locaux) est dominant et oriente les rapports entre les régions et le pouvoir central. L’apport de la recherche est d’approfondir notre compréhension des institutions politiques dans les régimes hybrides en mettant l’accent sur l’identité des groupes sociaux dominants dans un contexte donné. La thèse propose un modèle simple, flexible et original permettant d’appréhender des relations causales autrement contre-intuitives. En ce sens, la stabilité politique est également possible dans un pays où l’État est faible et/ou aux prises avec des mouvements de rébellion; et l’instabilité dans un contexte inverse. Tout dépend de la composition de la coalition dirigeante. Afin d’illustrer les liens logiques formulés et d’exposer les nuances de notre théorie, nous employons une analyse historique comparative de la coalition dirigeante en Malaisie (1957-2010), en Indonésie (1945-1998), au Sénégal (1960-2010) et au Paraguay (1945-2008). La principale conclusion est que les deux variables sont incontournables. L’une sans l’autre offre nécessairement une explication incomplète des alliances politiques qui forgent les conditions de stabilité et d'instabilité dans les régimes hybrides.

Quantifying diffusion in biofilms : from model hydrogels to living biofilms

Les biofilms sont des communautés de microorganismes incorporés dans une matrice exo-polymérique complexe. Ils sont reconnus pour jouer un rôle important comme barrière de diffusion dans les systèmes environnementaux et la santé humaine, donnant lieu à une résistance accrue aux antibiotiques et aux désinfectants. Comme le transfert de masse dans un biofilm est principalement dû à la diffusion moléculaire, il est primordial de comprendre les principaux paramètres influençant les flux de diffusion. Dans ce travail, nous avons étudié un biofilm de Pseudomonas fluorescens et deux hydrogels modèles (agarose et alginate) pour lesquels l’autodiffusion (mouvement Brownien) et les coefficients de diffusion mutuels ont été quantifiés. La spectroscopie par corrélation de fluorescence a été utilisée pour mesurer les coefficients d'autodiffusion dans une volume confocal de ca. 1 m3 dans les gels ou les biofilms, tandis que les mesures de diffusion mutuelle ont été faites par cellule de diffusion. En outre, la voltamétrie sur microélectrode a été utilisée pour évaluer le potentiel de Donnan des gels afin de déterminer son impact sur la diffusion. Pour l'hydrogel d'agarose, les observations combinées d'une diminution du coefficient d’autodiffusion et de l’augmentation de la diffusion mutuelle pour une force ionique décroissante ont été attribuées au potentiel de Donnan du gel. Des mesures de l'effet Donnan (différence de -30 mV entre des forces ioniques de 10-4 et 10-1 M) et l'accumulation correspondante d’ions dans l'hydrogel (augmentation d’un facteur de 13 par rapport à la solution) ont indiqué que les interactions électrostatiques peuvent fortement influencer le flux de diffusion de cations, même dans un hydrogel faiblement chargé tel que l'agarose. Curieusement, pour un gel plus chargé comme l'alginate de calcium, la variation de la force ionique et du pH n'a donné lieu qu'à de légères variations de la diffusion de sondes chargées dans l'hydrogel. Ces résultats suggèrent qu’en influençant la diffusion du soluté, l'effet direct des cations sur la structure du gel (compression et/ou gonflement induits) était beaucoup plus efficace que l'effet Donnan. De même, pour un biofilm bactérien, les coefficients d'autodiffusion étaient pratiquement constants sur toute une gamme de force ionique (10-4-10-1 M), aussi bien pour des petits solutés chargés négativement ou positivement (le rapport du coefficient d’autodiffusion dans biofilm sur celui dans la solution, Db/Dw ≈ 85 %) que pour des nanoparticules (Db/Dw≈ 50 %), suggérant que l'effet d'obstruction des biofilms l’emporte sur l'effet de charge. Les résultats de cette étude ont montré que parmi les divers facteurs majeurs qui affectent la diffusion dans un biofilm environnemental oligotrophe (exclusion stérique, interactions électrostatiques et hydrophobes), les effets d'obstruction semblent être les plus importants lorsque l'on tente de comprendre la diffusion du soluté. Alors que les effets de charge ne semblaient pas être importants pour l'autodiffusion de substrats chargés dans l'hydrogel d'alginate ou dans le biofilm bactérien, ils ont joué un rôle clé dans la compréhension de la diffusion à travers l’agarose. L’ensemble de ces résultats devraient être très utiles pour l'évaluation de la biodisponibilité des contaminants traces et des nanoparticules dans l'environnement.

Improving automation in model-driven engineering using examples

Cette thèse a pour but d’améliorer l’automatisation dans l’ingénierie dirigée par les modèles (MDE pour Model Driven Engineering). MDE est un paradigme qui promet de réduire la complexité du logiciel par l’utilisation intensive de modèles et des transformations automatiques entre modèles (TM). D’une façon simplifiée, dans la vision du MDE, les spécialistes utilisent plusieurs modèles pour représenter un logiciel, et ils produisent le code source en transformant automatiquement ces modèles. Conséquemment, l’automatisation est un facteur clé et un principe fondateur de MDE. En plus des TM, d’autres activités ont besoin d’automatisation, e.g. la définition des langages de modélisation et la migration de logiciels. Dans ce contexte, la contribution principale de cette thèse est de proposer une approche générale pour améliorer l’automatisation du MDE. Notre approche est basée sur la recherche méta-heuristique guidée par les exemples. Nous appliquons cette approche sur deux problèmes importants de MDE, (1) la transformation des modèles et (2) la définition précise de langages de modélisation. Pour le premier problème, nous distinguons entre la transformation dans le contexte de la migration et les transformations générales entre modèles. Dans le cas de la migration, nous proposons une méthode de regroupement logiciel (Software Clustering) basée sur une méta-heuristique guidée par des exemples de regroupement. De la même façon, pour les transformations générales, nous apprenons des transformations entre modèles en utilisant un algorithme de programmation génétique qui s’inspire des exemples des transformations passées. Pour la définition précise de langages de modélisation, nous proposons une méthode basée sur une recherche méta-heuristique, qui dérive des règles de bonne formation pour les méta-modèles, avec l’objectif de bien discriminer entre modèles valides et invalides. Les études empiriques que nous avons menées, montrent que les approches proposées obtiennent des bons résultats tant quantitatifs que qualitatifs. Ceux-ci nous permettent de conclure que l’amélioration de l’automatisation du MDE en utilisant des méthodes de recherche méta-heuristique et des exemples peut contribuer à l’adoption plus large de MDE dans l’industrie à là venir.

Emma Hamilton, a Model of Agency in Late Eighteenth-Century Europe

Emma Hamilton (1765-1815) eut un impact considérable à un moment charnière de l’histoire et de l’art européens. Faisant preuve d’une énorme résilience, elle trouva un moyen efficace d’affirmer son agentivité et fut une source d’inspiration puissante pour des générations de femmes et d’artistes dans leur propre quête d’expression et de réalisation de soi. Cette thèse démontre qu’Emma tira sa puissance particulière de sa capacité à négocier des identités différentes et parfois même contradictoires – objet et sujet ; modèle et portraiturée ; artiste, muse et œuvre d’art ; épouse, maîtresse et prostituée ; roturière et aristocrate ; mondaine et ambassadrice : et interprète d’une myriade de caractères historiques, bibliques, littéraires et mythologiques, tant masculins que féminins. Épouse de l’ambassadeur anglais à Naples, favorite de la reine de Naples et amante de l’amiral Horatio Nelson, elle fut un agent sur la scène politique pendant l’époque révolutionnaire et napoléonienne. Dans son ascension sociale vertigineuse qui la mena de la plus abjecte misère aux plus hauts échelons de l’aristocratie anglaise, elle sut s’adapter, s’ajuster et se réinventer. Elle reçut et divertit d’innombrables écrivains, artistes, scientifiques, nobles, diplomates et membres de la royauté. Elle participa au développement et à la dissémination du néoclassicisme au moment même de son efflorescence. Elle créa ses Attitudes, une performance répondant au goût de son époque pour le classicisme, qui fut admirée et imitée à travers l’Europe et qui inspira des générations d’interprètes féminines. Elle apprit à danser la tarentelle et l’introduisit dans les salons aristocratiques. Elle influença un réseau de femmes s’étendant de Paris à Saint-Pétersbourg et incluant Élisabeth Vigée-Le Brun, Germaine de Staël et Juliette Récamier. Modèle hors pair, elle inspira plusieurs artistes pour la production d’œuvres qu’ils reconnurent comme parmi leurs meilleures. Elle fut représentée par les plus grands artistes de son temps, dont Angelica Kauffman, Benjamin West, Élisabeth Vigée-Le Brun, George Romney, James Gillray, Joseph Nollekens, Joshua Reynolds, Thomas Lawrence et Thomas Rowlandson. Elle bouscula, de façon répétée, les limites et mœurs sociales. Néanmoins, Emma ne tentait pas de présenter une identité cohérente, unifiée, polie. Au contraire, elle était un kaléidoscope de multiples « sois » qu’elle gardait actifs et en dialogue les uns avec les autres, réarrangeant continuellement ses facettes afin de pouvoir simultanément s’exprimer pleinement et présenter aux autres ce qu’ils voulaient voir.

On the luminescence characteristics of cerium and copper doped barium sulphide phosphor

Photoluminescence, thermoluminescence and phosphorescence studies of cerium and copper doped BaS phosphors are attempted. Cu+ centres in BaS lattice activate red emission while Ce3+ sensitize the blue emission. Results are explained on the basis of superposition theory involving monomolecular kinetics. In Randall and Wilkins model, the decay and TL studies are found to corelate each other.

Analysis and Optimization of Machining Process Using Evolutionary Algorithms

To ensure quality of machined products at minimum machining costs and maximum machining effectiveness, it is very important to select optimum parameters when metal cutting machine tools are employed. Traditionally, the experience of the operator plays a major role in the selection of optimum metal cutting conditions. However, attaining optimum values each time by even a skilled operator is difficult. The non-linear nature of the machining process has compelled engineers to search for more effective methods to attain optimization. The design objective preceding most engineering design activities is simply to minimize the cost of production or to maximize the production efficiency. The main aim of research work reported here is to build robust optimization algorithms by exploiting ideas that nature has to offer from its backyard and using it to solve real world optimization problems in manufacturing processes.In this thesis, after conducting an exhaustive literature review, several optimization techniques used in various manufacturing processes have been identified. The selection of optimal cutting parameters, like depth of cut, feed and speed is a very important issue for every machining process. Experiments have been designed using Taguchi technique and dry turning of SS420 has been performed on Kirlosker turn master 35 lathe. Analysis using S/N and ANOVA were performed to find the optimum level and percentage of contribution of each parameter. By using S/N analysis the optimum machining parameters from the experimentation is obtained.Optimization algorithms begin with one or more design solutions supplied by the user and then iteratively check new design solutions, relative search spaces in order to achieve the true optimum solution. A mathematical model has been developed using response surface analysis for surface roughness and the model was validated using published results from literature.Methodologies in optimization such as Simulated annealing (SA), Particle Swarm Optimization (PSO), Conventional Genetic Algorithm (CGA) and Improved Genetic Algorithm (IGA) are applied to optimize machining parameters while dry turning of SS420 material. All the above algorithms were tested for their efficiency, robustness and accuracy and observe how they often outperform conventional optimization method applied to difficult real world problems. The SA, PSO, CGA and IGA codes were developed using MATLAB. For each evolutionary algorithmic method, optimum cutting conditions are provided to achieve better surface finish.The computational results using SA clearly demonstrated that the proposed solution procedure is quite capable in solving such complicated problems effectively and efficiently. Particle Swarm Optimization (PSO) is a relatively recent heuristic search method whose mechanics are inspired by the swarming or collaborative behavior of biological populations. From the results it has been observed that PSO provides better results and also more computationally efficient.Based on the results obtained using CGA and IGA for the optimization of machining process, the proposed IGA provides better results than the conventional GA. The improved genetic algorithm incorporating a stochastic crossover technique and an artificial initial population scheme is developed to provide a faster search mechanism. Finally, a comparison among these algorithms were made for the specific example of dry turning of SS 420 material and arriving at optimum machining parameters of feed, cutting speed, depth of cut and tool nose radius for minimum surface roughness as the criterion. To summarize, the research work fills in conspicuous gaps between research prototypes and industry requirements, by simulating evolutionary procedures seen in nature that optimize its own systems.

Ab initio theoretical comparative study of magnetic coupling in KNiF3 and K2NiF4s

The origin of magnetic coupling in KNiF3 and K2 NiF4 is studied by means of an ab initio cluster model approach. By a detailed study of the mapping between eigenstates of the exact nonrelativistic and spin model Hamiltonians it is possible to obtain the magnetic coupling constant J and to compare ab initio cluster-model values with those resulting from ab initio periodic Hartree-Fock calculations. This comparison shows that J is strongly determined by two-body interactions; this is a surprising and unexpected result. The importance of the ligands surrounding the basic metal-ligand-metal interacting unit is reexamined by using two different partitions and the constrained space orbital variation method of analysis. This decomposition enables us to show that this effect is basically environmental. Finally, dynamical electronic correlation effects have found to be critical in determining the final value of the magnetic coupling constant.

Electronic structure and magnetic interactions of the spin-chain compounds Ca2CuO3 and Sr2CuO3

The results are presented of a combined periodic and cluster model approach to the electronic structure and magnetic interactions in the spin-chain compounds Ca2CuO3 and Sr2CuO3. An extended t-J model is presented that includes in-chain and interchain hopping and magnetic interaction processes with parameters extracted from ab initio calculations. For both compounds, the in-chain magnetic interaction is found to be around -240 meV, larger than in any of the other cuprates reported in the literature. The interchain magnetic coupling is found to be weakly antiferromagnetic, -1 meV. The effective in-chain hopping parameters are estimated to be ~650 meV for both compounds, whereas the value of the interchain hopping parameter is 30 meV for Sr2CuO3 and 40 meV for Ca2CuO3, in line with the larger interchain distance in the former compound. These effective parameters are shown to be consistent with expressions recently suggested for the Néel temperature and the magnetic moments, and with relations that emerge from the t-J model Hamiltonian. Next, we investigate the physical nature of the band gap. Periodic calculations indicate that an interpretation in terms of a charge-transfer insulator is the most appropriate one, in contrast to the suggestion of a covalent correlated insulator recently reported in the literature.

Adsorption energy and spin state of first-row transition metals adsorbed on MgO(100)

Slab and cluster model spin-polarized calculations have been carried out to study various properties of isolated first-row transition metal atoms adsorbed on the anionic sites of the regular MgO(100) surface. The calculated adsorption energies follow the trend of the metal cohesive energies, indicating that the changes in the metal-support and metal-metal interactions along the series are dominated by atomic properties. In all cases, except for Ni at the generalized gradient approximation level, the number of unpaired electron is maintained as in the isolated metal atom. The energy required to change the atomic state from high to low spin has been computed using the PW91 and B3LYP density-functional-theory-based methods. PW91 fails to predict the proper ground state of V and Ni, but the results for the isolated and adsorbed atom are consistent within the method. B3LYP properly predicts the ground state of all first-row transition atom the high- to low-spin transition considered is comparable to experiment. In all cases, the interaction with the surface results in a reduced high- to low-spin transition energy.

“Investigations on Vibrational Overtones in the NIR region and Laser Induced Fluorescence in some selected compounds”

The central theme of this research concerns the study of vibrationally excited molecules. We have used the local mode description of such vibrational states, and this -model has now gained general acceptance. A central feature of the model is the Wloealizafion of vibrational energy. A study of these high—energy localized states provides example, becauseof this localization, overtone spectra, which measure the absorption of T vibrational energy, are extremely sensitive to the properties of X-H bonds. We also use -overtone spectra to study the conformation of molecules, i.e., the relative internal orientation of their bonds. The thesis comprises six chapters

Assessment of Energy Conservation in Indian Cement Industry and Forecasting of Co2 Emissions

Cement industry ranks 2nd in energy consumption among the industries in India. It is one of the major emitter of CO2, due to combustion of fossil fuel and calcination process. As the huge amount of CO2 emissions cause severe environment problems, the efficient and effective utilization of energy is a major concern in Indian cement industry. The main objective of the research work is to assess the energy cosumption and energy conservation of the Indian cement industry and to predict future trends in cement production and reduction of CO2 emissions. In order to achieve this objective, a detailed energy and exergy analysis of a typical cement plant in Kerala was carried out. The data on fuel usage, electricity consumption, amount of clinker and cement production were also collected from a few selected cement industries in India for the period 2001 - 2010 and the CO2 emissions were estimated. A complete decomposition method was used for the analysis of change in CO2 emissions during the period 2001 - 2010 by categorising the cement industries according to the specific thermal energy consumption. A basic forecasting model for the cement production trend was developed by using the system dynamic approach and the model was validated with the data collected from the selected cement industries. The cement production and CO2 emissions from the industries were also predicted with the base year as 2010. The sensitivity analysis of the forecasting model was conducted and found satisfactory. The model was then modified for the total cement production in India to predict the cement production and CO2 emissions for the next 21 years under three different scenarios. The parmeters that influence CO2 emissions like population and GDP growth rate, demand of cement and its production, clinker consumption and energy utilization are incorporated in these scenarios. The existing growth rate of the population and cement production in the year 2010 were used in the baseline scenario. In the scenario-1 (S1) the growth rate of population was assumed to be gradually decreasing and finally reach zero by the year 2030, while in scenario-2 (S2) a faster decline in the growth rate was assumed such that zero growth rate is achieved in the year 2020. The mitigation strategiesfor the reduction of CO2 emissions from the cement production were identified and analyzed in the energy management scenarioThe energy and exergy analysis of the raw mill of the cement plant revealed that the exergy utilization was worse than energy utilization. The energy analysis of the kiln system showed that around 38% of heat energy is wasted through exhaust gases of the preheater and cooler of the kiln sysetm. This could be recovered by the waste heat recovery system. A secondary insulation shell was also recommended for the kiln in the plant in order to prevent heat loss and enhance the efficiency of the plant. The decomposition analysis of the change in CO2 emissions during 2001- 2010 showed that the activity effect was the main factor for CO2 emissions for the cement industries since it is directly dependent on economic growth of the country. The forecasting model showed that 15.22% and 29.44% of CO2 emissions reduction can be achieved by the year 2030 in scenario- (S1) and scenario-2 (S2) respectively. In analysing the energy management scenario, it was assumed that 25% of electrical energy supply to the cement plants is replaced by renewable energy. The analysis revealed that the recovery of waste heat and the use of renewable energy could lead to decline in CO2 emissions 7.1% for baseline scenario, 10.9 % in scenario-1 (S1) and 11.16% in scenario-2 (S2) in 2030. The combined scenario considering population stabilization by the year 2020, 25% of contribution from renewable energy sources of the cement industry and 38% thermal energy from the waste heat streams shows that CO2 emissions from Indian cement industry could be reduced by nearly 37% in the year 2030. This would reduce a substantial level of greenhouse gas load to the environment. The cement industry will remain one of the critical sectors for India to meet its CO2 emissions reduction target. India’s cement production will continue to grow in the near future due to its GDP growth. The control of population, improvement in plant efficiency and use of renewable energy are the important options for the mitigation of CO2 emissions from Indian cement industries