Containing Aircraft Noise Levels at take-off: A Mathematical Programming Approach

The sustained growth of air transportation traffic along the last decades has induced increasing noise exposure for the areas surrounding large and medium airports. This study concentrates on the optimization of the take-off and departure flight phase for a transportation aircraft. A general aircraft trajectory generation problem is first formulated as an optimal control problem where a global cost, including noise penalties, is to be minimized. Since aircraft operators and communities have conflictive objectives, a noise index is introduced. Airlines operations costs and community noise levels are expressed as complex functions of the aircraft trajectory geometry resulting in a complex optimization problem. It is observed that flight dynamics present a differential flatness property and it is discussed how to take advantage of this to solve the trajectory generation problem and assess adequately the resulting surrounding noise exposure. Then, the case of a particular standard take-off/initial climb trajectory is considered. It appears that the noise level constraints turn the resulting mathematical programming problem numerically intricate and that this problem should be approached as a parameter optimization problem through a systematic evaluation process.Peer Reviewe

Gestion optimale de l'énergie thermique dans un procédé hybride (solaire/géothermie pour le chauffage de bâtiments)

PERPIGNAN-BU Sciences (661362101) / SudocSudocFranceF

Prédiction par réseaux de neurones de l'état d'un procédé de dépollution

Les stations de traitement des eaux usées ont pour objectifs principaux de satisfaire la demande en eau et d'assurer un niveau d'épuration élevé. Cela nécessite une connaissance et une surveillance approfondie des divers procédés de traitement mis en jeu. Certains paramètres caractérisant l'eau à différents stades d'un procédé biologique de dépollution sont mesurables en ligne grâce à des capteurs physiques. D'autres, pouvant fournir une information précieuse sur la qualité des flux entrants et sortants, ne peuvent être connus qu'à partir d'analyses de laboratoires, longues et onéreuses.L'intérêt et l'originalité du travail présenté résident dans l'élaboration d'une procédure de prédiction, basée sur un réseau de neurones multi-couches, permettant d'estimer des paramètres, impossibles à mesurer directement en ligne, afin de fournir une aide à la décision pertinente pour des opérateurs chargés de la surveillance d'un procédé biologique d'élimination de la pollution.Cette procédure de prédiction, développée dans un premier temps à partir d'un jeu de données simulées, fait intervenir un traitement par clustering K-Means puis par Analyse en Composantes Principales afin d'optimiser la phase d'apprentissage du réseau de neurones. Elle a ensuite été confrontée à des données réelles décrivant le procédé biologique, fortement non linéaire, de la station de traitement des eaux de la ville de Saint Cyprien. Les paramètres estimés sont la DCO, la DBO et le NH4.Un capteur optique permettant la mesure de la turbidité sans encrassement et pour un faible coût a été mis au point afin de compléter l'information fournie par la prédiction neuronale.Wastewater treatment plants have as principal objectives to satisfy the demand for water and to provide a high level of pollution removal. That requires a knowledge and a thorough monitoring of the various treatment processes. Some parameters characterizing the water at various stages of a biological treatment process are measurable on line by physical sensors. Others parameters, able to provide invaluable information on the quality of entering and outgoing flows, can only be known by means of long and expensive laboratory analyses. The interest and the originality of this work is the development of a procedure of prediction, based on a multi-layer neural network, allowing to estimate parameters, impossible to measure directly on line, in order to provide a relevant decision-making aid for operators in charge of the monitoring of a wastewater treatment plant. This procedure of prediction, initially developed with a simulated data set, utilizes a treatment by K-Means clustering and by principal components analysis to optimize the learning phase of the neural network. The procedure was confronted with real data describing the biological process, strongly nonlinear, of the wastewater treatment plant of Saint Cyprien.The estimated parameters are the Chemical Oxygen Demand (COD), the Biochemical Oxygen Demand (BOD) and the NH4.An optical sensor allowing the measurement of turbidity (a parameter characterizing the visual aspect of a water) without clogging and at a low cost was developed in order to complete the information provided by the neuronal procedure of prediction.PERPIGNAN-BU Lettres-Sc.humaines (661362102) / SudocSudocFranceF

Logique floue et contrôle supervisé des procédés biologiques de dépollution

MONTPELLIER-BU Sciences (341722106) / SudocSudocFranceF

Conception optimale d une centrale électrique virtuelle intégrant des énergies renouvelables

Le travail réalisé et présenté dans ce manuscrit répond au nécessaire développement d une centrale électrique virtuelle, permettant de gérer les systèmes de production d électricité et de promouvoir les énergies renouvelables au sein de la communauté d agglomération Perpignan Méditerranée (Pyrénées-Orientales). Dans un premier temps, sont présentés le contexte énergétique global, l état de l art concernant l implantation de centrales électriques virtuelles dans le monde ainsi que l approche proposée pour la gestion des ressources énergétiques de la communauté d agglomération. Dans un deuxième temps, des modules de prédiction à court terme de la charge du réseau électrique et de paramètres météorologiques, tels que la vitesse moyenne de vent et l irradiation solaire globale, ont été développés et intégrés à l outil développé. Des scénarios prévisionnels et plusieurs stratégies de gestion énergétique ont été proposés afin de répondre au mieux à la demande d électricité. Est considérée la possibilité de stocker de l énergie ainsi que de vendre ou d acheter sur le marché Powernext. Enfin, l outil développé offre la possibilité de dimensionner de façon optimale de nouveaux systèmes de production et d étudier la pertinence de leur implantation. Avec le développement rapide du marché concurrentiel de l'électricité et la nécessaire réduction des émissions de gaz à effet de serre, la centrale électrique virtuelle proposée a pour objectif principal d améliorer l efficacité économique et de favoriser la protection de l'environnement.The present work deals with the necessary development of a virtual power plant allowing managing energy production systems and promoting renewable energy for the Perpignan Méditerranée agglomeration community (Pyrénées-Orientales, France). First, are presented the worldwide energy context, the state of the art about virtual power plants as well as the proposed approach for managing energy resources. Next, a methodology allowing forecasting the electric load and meteorological parameters, such as both the mean average wind speed and the global solar irradiation, are proposed and integrated as a module in the virtual power plant. Scenarios and energy strategies were developed with the purpose of satisfying the electricity demand, using renewable energy. Storing energy as well as buying or selling on the Powernext market was also considered. Finally, the proposed tool opens the possibility of optimally sizing new production systems. According to both the intensive growth of the electricity market and the greenhouse gas emissions, the developed virtual power plant focuses on improving energy efficiency and favouring environmental protection.PERPIGNAN-BU Sciences (661362101) / SudocSudocFranceF

Développement d'algorithmes de détection et d'isolation de défauts pour la supervision des bioprocédés

Dans ce travail, nous développons des algorithmes de détection et d'isolation de défauts pour la supervision des bioprocédés. Nous nous intéressons plus particulièrement aux défauts issus de la dynamique du procédé. Nous proposons d'utiliser pour cela deux approches complémentaires : les observateurs non-linéaires adaptatifs et les relations de parité. Dans la première approche, les observateurs adaptatifs nécessaires pour la génération des résidus sont développés en utilisant trois méthodes d'observation : l'estimateur à modèle de référence, l'observateur à grand gain et l'observateur asymptotique. Afin d'améliorer le temps d'isolation, nous proposons, dans le cas de l'estimateur à modèle de référence, l'ajout d'un paramètre de réglage permettant de contrôler la dynamique de ce type d'observateur. Nous présentons ensuite l'influence de bruit additif sur les résidus. L'utilisation d'une méthode de classification floue pour l'évaluation des résidus s'avère remarquablement robuste au bruit et permet de résoudre en outre le problème du temps d'isolation. L'évaluation des résidus est automatique et quasi instantanée. La seconde approche consiste à extraire du système des relations d'entrée/sortie appelées relations de redondance analytique. Ces relations sont générées en utilisant les algorithmes d'élimination des bases de Groebner. Leur structuration est ensuite obtenue par le calcul de résultants. L'approche des relations de parité semble être une alternative pertinente. Néanmoins, sa mise en œuvre pose des problèmes tels que la complexité de calcul de la base de Groebner et la réalisation du générateur de résidus à partir des In this work, we develop fault detection and isolation algorithms for bioprocesses supervision. We are specially interested in process faults. We propose to use two complementary approaches: non-linear adaptive observers and parity relations. In the former, the required adaptive observers are generated using three observation methods: a model reference-based estimator, a high-gain observer and an asymptotic observer. In order to improve the fault isolation time we propose, in the case of the model reference-based estimator, the restruscturation of the gain expressions by adding a tuning parameter that allows the control of the observer dynamics. The residual behaviour in the presence of measurement noise is then investigated. The use of a fuzzy classification method for residual evaluation seems to be very helpful in this case. Besides the robustness to measurement noise, this qualitative approach also resolves the fault isolation time problem. The residual evaluation is automatic and quasi instantaneous. The latter consists in extracting from the system input/output relations called analytical redundancy relations. These relations are generated by using the elimination algorithms based on the Groebner Basis method. The structured residuals are then obtained by using the resultant theory. The parity relations approach seems to be a suitable alternative. However, its application does cause some problems such as the complexity of the Groebner basis computing and the residual generator realization based on the analytical redundancy relations.PERPIGNAN-BU Sciences (661362101) / SudocSudocFranceF

A procedure for modeling buildings and their thermal zones using co-simulation and system identification

International audienceThis paper presents a first attempt at obtaining a reusable and scalable model of buildings. To this end, a university building is first modeled using EnergyPlus, an energy simulation software. The EnergyPlus model is then validated using measured temperatures in the university building. In a second part, the EnergyPlus model is used to generate informative input/output data to perform system identification techniques: a black-box model of the building is obtained. Using simulation experiments, it is showed that the structure of the black-box model can be used to model the building at different scales: a thermal zone, a floor or the whole building

A prototype for on-line monitoring and control of energy performance for renewable energy buildings

In this article, ways for improving the energetic performance of buildings are investigated. A state of the art leads to the introduction of a performance indicator expressed in kWh/m2/yr. To improve the value of this indicator, a processor-based prototype of a real-time data-acquisition and monitoring system is developed in collaboration with two industrial companies. The set of measurements and corresponding sensors that are necessary to compute the value of the indicator while being consistent with the natural segmentation of energy consumption, is listed, thanks to the representation of the building using a systemic approach. Control algorithms are tested in simulation to improve renewable energy consumption while reducing fossil energy dependence, which are deemed to be applicable in practice using the proposed electronics. Simulations concerning the control and optimization of the power applied to two warmers in a room show large potential for fossil energy consumption reduction

Energy management for the "Perpignan Méditerranée" agglomeration community

International audienceThis paper presents a tool for managing a system of multi-sources with a reduced cost and a low CO2 emission and to facilitate to integrate renewable energy. Two scenarios for the hybrid PV-wind system in “Perpignan Méditerranée” with four strategies of back-up electricity power are studied. The objective is dial to a technical – economical and environmental analysis with satisfying the electricity deman