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Enregistrement W7066202050

Gestion d'énergie des systèmes multi-piles à combustible basée sur les pronostics de durées de vie restantes pour une application au transport automobile

2024· other· fr· W7066202050 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2024
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransportation infrastructureStatistical analysisFuel supplyRail transportation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les effets du réchauffement climatique tels que l’augmentation de la température moyenne à la surface de la terre, l’éloignement progressif des extrêmes climatiques, l’élévation du niveau moyen des mers et océans, etc., ne sont que les conséquences de l’accumulation des gaz à effet de serre (GES) d’origine humaine dans l’atmosphère. À l’échelle mondiale, certains secteurs d’activités économiques contribuent à ce fléau de manière plus importante que d’autres. C’est notamment le cas du secteur des transports qui est responsable à lui tout seul de 25% des émissions mondiales de GES, d’après le rapport publié en 2020 par l’AIE. Avec ce pourcentage, le transport représente le second secteur économique le plus polluant après la production de l’énergie électrique. Une étude statistique plus poussée a révélé que le transport routier serait le mode de transport qui émet le plus de GES dans ce secteur. En France et au Canada par exemple, 94% et 70% des émissions provenant des transports sont respectivement attribuées au trafic routier d’après le rapport publié en 2020 par « l’INSEE, France » et d’après le rapport d’inventaire national 1990-2019 d’ « Environnement et changement climatique, Canada ».Pour réduire l’empreinte carbone du transport routier, l’utilisation des véhicules à hydrogène semble être une idée très captivante et complémentaire des véhicules électriques. Cependant, certains verrous technologiques tels que la courte durée de vie des piles à combustible (PAC), principale source de puissance des véhicules à hydrogène, s’ajoutent au problème de faible niveau de développement du réseau de distribution de l’hydrogène qui freine la commercialisation des véhicules à hydrogène.Le concept de système de puissance modulaire appliqué aux PAC et qui a été introduit dans la littérature il y’a de cela dix ans, se révèle être particulièrement intéressant à étudier pour améliorer non seulement le critère de durabilité, mais aussi ceux de la tolérance aux pannes et du rendement énergétique des systèmes PAC. L’idée globale autour de ce concept consiste à associer plusieurs petits modules de PAC (la PAC et ses auxiliaires ) de puissances modérées au lieu d’utiliser un seul et unique gros module de PAC de très forte puissance. Le cas échéant, un système multi-PAC est obtenu et le défis principal ainsi mis en jeu est celui de la gestion d’énergie. En effet, la gestion d’énergie est un élément essentiel dont dépendent toutes les performances qu’un système multi-PAC peut offrir.De grandes avancées ont été réalisées au cours de cette dernière décennie dans certains domaines de recherche tels que celui du PHM « prognostic and Health Management » pour permettre aux SGE de systèmes multi-PAC de prendre les décisions de gestion d’énergie convenables quant à la durabilité de ces systèmes. Cependant, à ce jour, très peu de SGE basées sur le pronostic apparaissent dans la littérature. Pour cela, une SGE basée sur les pronostics de durées de vie restantes (RUL - « Remaining Useful Life ») des PAC est proposée dans cette thèse pour les systèmes multi-PAC, dans le cadre d’une application automobile.La SGE proposée a été validée sur la base de simulations numériques réalisées dans l’environnement Matlab/ Simulink, sur un système multi-PAC composé de quatre PAC de 500 W en utilisant le cycle de classe 3 de la procédure d’essai mondiale harmonisée pour les véhicules légers (WLTP). Une étude comparative des performances du système multi-PAC sous la SGE proposée et sous les SGE conventionnelles a montré que la SGE proposée est capable de faire atteindre au système multi-PAC une durée de vie qui est plus de 2,35 fois supérieure à celle qu’il aurait sous les SGE conventionnelles. Tout ceci en maintenant la consommation d’H_2 du système à un niveau très raisonnable par rapport à la quantité d’H_2 consommée sous les SGE conventionnelles.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,014

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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