Approche Méthodologique pour Prendre en Compte les Risques de Catastrophes dans l'Analyse de Cycle de Vie : Application au Secteur de la Production d'Énergie
Notice bibliographique
Résumé
Le développement d'infrastructures critiques pour la production d'énergie doit répondre à la demande croissante d'énergie tout en minimisant les impacts sur la santé humaine et environnementale. L'analyse du cycle de vie (ACV) est un outil d'aide à la décision qui permet d'estimer les impacts environnementaux potentiels de ces infrastructures. L'ACV est généralement appliquée pour modéliser les systèmes en fonction de leurs conditions de fonctionnement moyennes, et les déviations ne sont pas prises en compte. Pour permettre des applications plus complètes de l'ACV, ces déviations devraient être prises en compte. Parmi les sources de déviations et de dommages possibles pour les systèmes de production d'énergie figurent les risques de catastrophes en évolution. Cette thèse de doctorat aborde ce défi de recherche. L'objectif est de permettre la prise en compte des conséquences de l'évolution des risques de catastrophes sur les performances opérationnelles et environnementales des infrastructures critiques à moyen et long terme. L'objectif spécifique est la conception d'un cadre méthodologique pour développer un module d'inventaire guidé par les risques de catastrophes, appelé « Disaster Risk-gUided scenarIo Definition (DRUID) Method – Life Cycle Inventory (LCI) Module » en anglais. La méthode DRUID comprend quatre étapes : 1) définition du problème, 2) élaboration des scénarios, 3) étude de la résilience des infrastructures et 4) transfert des scénarios. Le développement de la méthode DRUID est guidé par une étude de cas d'ACV comparative basée sur le secteur de l'énergie photovoltaïque (PV) en France, où une centrale PV est potentiellement affectée par des vents violents. Les résultats obtenus démontrent les capacités de la méthode DRUID à guider la définition de scénarios complexes, à étudier les dommages potentiels causés à l'infrastructure par des aléas probables et à traduire ces dommages en impacts environnementaux potentiels par l'ACV. L'étude de cas illustrative considère que les composants de la centrale photovoltaïque peuvent être réparés de manière sélective ou que la centrale entière peut être complètement remplacée pour augmenter sa capacité de production. La comparaison des résultats de l'ACV entre un scénario de base appliquant une approche ACV conventionnelle et des scénarios définis avec la méthode DRUID a montré que les impacts environnementaux pouvaient augmenter de manière significative, en particulier si les stratégies de remplacement sont privilégiées par rapport aux réparations de composants. La méthode DRUID peut être généralisée pour l'évaluation environnementale d'autres systèmes énergétiques, ainsi que pour l'évaluation d'autres types de performances liées aux infrastructures critiques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».