Optimisation de la consommation énergétique des serres dans le contexte du Québec
Notice bibliographique
Résumé
Avant-proposJe tiens tout d'abord à remercier mon directeur de mémoire Kodjo Agbossou qui m'a guidée tout au long de ce projet de recherche et qui m'a apporté un soutien par ses précieux conseils, son écoute, son suivi et son intérêt pour mes travaux.J'aimerais remercier aussi mon codirecteur de recherche Nilson Henao, pour l'appui technique et sa participation dans l'élaboration du projet de recherche.J'adresse aussi mes plus sincères remerciements à Shaival Nagarsheth qui m'a appuyée dans le développement et dans l'organisation des idées tout au long de ce travail.Ce travail n'aurait pas été possible sans l'aide de différents instituts et organismes qui, au travers de leur soutien financier, ont reconnu mon travail : le Conseil de Recherches en Sciences Naturelles et en Génie du Canada (CRSNG), l'Institut de Recherche sur l'Hydrogène (IRH) et la Fondation de l'UQTR.Je voudrais aussi remercier mes collègues du laboratoire d'innovation et de recherche en énergie intelligente, particulièrement Khansa Dab qui m'a guidée depuis le début de mes études aux cycles supérieurs, mais aussi Simon Pierre Betoka et Moussa Ibrahim Moumouni qui m'ont apporté de l'aide ou simplement des bonnes conversations durant ce parcours.À ces personnes qui étaient directement impliquées dans mon cheminement académique, s'ajoutent aussi mes proches : mes parents, mon frère, mes sœurs et mes amis surtout Ahmed Dhahri qui m'a soutenue pendant les périodes glorieuses et les périodes creuses.v γ Constante psychrométrique en (kPa K -1 ) ρ Densité de l'air en (kg m -3 ) a Constante spécifique de la plante b Constante spécifique de la plante c Capacité thermique volumétrique de l'air en (J m -3 °C -1 ) C 1 Concentration de CO 2 à l'intérieur de la serre (kg [CO 2 ] m -3 ) C 2 Concentration de CO 2 à l'extérieur de la serre (kg [CO 2 ] m -3 ) C p Chaleur spécifique de l'air en (J kg -1 K -1 ) c air Capacité thermique spécifique de la serre C ass Assimilation de CO 2 en (ppm) C in Concentration de CO 2 à l'intérieur de la serre en (ppm) xi C out Concentration de CO 2 à l'extérieur de la serre en (ppm) C vent Taux de perte de CO 2 vers l'extérieur (kg [CO 2 ] m -2 s -1 ) D i Déficit de pression de vapeur de l'air en (kPa) e Rapport du contenu de chaleur latente au contenu de chaleur sensible de l'air saturé g Coefficient d'échange en (kg m -3 ) g a Conductance aérodynamique en (m s -1 ) g c Conductance stomatique en (m s -1 ) g e Conductance de transpiration h Coefficient d'échange thermique en (W °C -1 m -2 ) V 1 Concentration de vapeur d'eau à l'intérieur de la serre (kg [eau] m -3 ) V 2 Concentration de vapeur d'eau à l'extérieur de la serre (kg [eau] m -3 ) xiii V Air Concentration de vapeur de l'air en (kg m -3 ) V surface concentration de vapeur saturante à la température de la surface en (kg m -3 ) W cond Vapeur condensée en eau sur les surfaces froides en (kg m -2 s -1 ) W Evap Quantité d'eau évaporée du sol en (kg m -2 s -1 ) W Latent Quantité nette d'eau transformée en vapeur dans la serre en (kg m -2 s -1 ) W Tran Quantité d'eau transpirée par la plante en (kg m -2 s -1 ) W vent Taux de perte de vapeur d'eau vers l'extérieur (kg [eau] m -2 s -1 ) xiv Liste des acronymes AEC Agriculture en environnement contrôlé.5 ANFIS Systèmes d'interférence neuro-flou adaptatifs.31 CVAC Systèmes de chauffage, de ventilation et de climatisation.21-23, 40, 41 DEL Diodes électroluminescentes. 15 DLI Intégrale d'éclairage journalier.45 DPV Déficit de pression de vapeur.18 EA Algorithme Évolutif.29 FIR Rayonnement thermique.15 HPS Lampes à vapeur de sodium à haute pression.15 LAI Indice de surface foliaire.18 MAPE Erreur moyenne absolue en pourcentage.35 MIMO Configuration à multiples entrées et sorties.28 MPC Contrôle prédictif de modèle.30 NIR Rayonnement proche infrarouge.14, 15 NMBE Erreur de biais moyenne.35 PAR Rayonnement photosynthétique actif.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».