Prediction model of alcohol intoxication from facial temperature dynamics based on K-means clustering driven by evolutionary computing

Alcohol intoxication is a significant phenomenon, affecting many social areas, including work procedures or car driving. Alcohol causes certain side effects including changing the facial thermal distribution, which may enable the contactless identification and classification of alcohol-intoxicated people. We adopted a multiregional segmentation procedure to identify and classify symmetrical facial features, which reliably reflects the facial-temperature variations while subjects are drinking alcohol. Such a model can objectively track alcohol intoxication in the form of a facial temperature map. In our paper, we propose the segmentation model based on the clustering algorithm, which is driven by the modified version of the Artificial Bee Colony (ABC) evolutionary optimization with the goal of facial temperature features extraction from the IR (infrared radiation) images. This model allows for a definition of symmetric clusters, identifying facial temperature structures corresponding with intoxication. The ABC algorithm serves as an optimization process for an optimal cluster's distribution to the clustering method the best approximate individual areas linked with gradual alcohol intoxication. In our analysis, we analyzed a set of twenty volunteers, who had IR images taken to reflect the process of alcohol intoxication. The proposed method was represented by multiregional segmentation, allowing for classification of the individual spatial temperature areas into segmentation classes. The proposed method, besides single IR image modelling, allows for dynamical tracking of the alcohol-temperature features within a process of intoxication, from the sober state up to the maximum observed intoxication level.Web of Science118art. no. 99

How sensitive are optimal fully renewable power systems to technology cost uncertainty?

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Towards an optimal fully renewable power system in France: assessing robustness to interannual weather variability and cost projection uncertainties

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Atteindre la neutralité carbon en France d'ici 2050 : choix optimal des sources d’énergie, des vecteurs énergétiques et des options de stockage

Pour contribuer à l’objectif de contenir le réchauffement climatique à 1,5°C, le gouvernement français a adopté l'objectif de zéro émission nette de gaz à effet de serre d'ici 2050. Le principal gaz à effet de serre étant le dioxyde de carbone, et la plupart des émissions de CO2 étant dues à la combustion d'énergies fossiles, cette thèse porte sur l'atteinte de la neutralité carbone des émissions françaises de CO2 liées à l'énergie d'ici 2050. Cette thèse vise à étudier le rôle relatif des différentes options bas-carbone dans le secteur de l'énergie pour atteindre la neutralité carbone. Plus précisément, cette thèse étudie d'abord le secteur électrique français, d'abord dans un système entièrement renouvelable, et ensuite dans un en intégrant d'autres options d'atténuation, c'est-à-dire l'énergie nucléaire et la capture et le stockage du carbone. J'étudie l'impact des incertitudes liées au développement des coûts des énergies renouvelables et des options de stockage et j'aborde la question de la robustesse d'un système électrique entièrement renouvelable face aux incertitudes liées aux coûts. Plus tard, en ajoutant d'autres options bas-carbone dans le secteur de l'électricité, j'analyse le rôle relatif des différentes options. De même, pour encourager les investissements dans des sources d'énergie renouvelables telles que l'énergie éolienne et solaire, j’étudie le risque d'investissement lié à la volatilité des prix et des volumes des technologies d'électricité renouvelable, et les performances de différents régimes de soutien publique. L'analyse de cette thèse va au-delà du système électrique et considère également l'ensemble du système énergétique en présence d'un couplage sectoriel. Au cours de cette thèse, j’ai développé une famille de modèles d'optimisation de l’investissement et du fonctionnement pour répondre à différentes questions concernant la transition énergétique française. Ces modèles minimisent le coût du système considéré (système électrique ou système énergétique dans son ensemble) en satisfaisant l'équilibre offre/demande à chaque heure pendant au moins un an, en respectant les principales contraintes techniques et opérationnelles et liées aux ressources et à l'usage des sols. Ainsi, la variabilité à court et à long terme des énergies renouvelables est prise en compte. En utilisant ces modèles, je réponds aux questions soulevées ci-dessus. Ces modèles ne sont pas utilisés pour trouver une seule solution optimale, mais plusieurs solutions optimales en fonction de différents scénarios de conditions météorologiques, de coûts, de demande énergétique et de disponibilité des technologies. Par conséquent, l'importance de la robustesse face aux incertitudes est au centre de la méthodologie utilisée, ainsi que l'optimalité. Les résultats de ma thèse montrent que les sources d’énergie renouvelable sont les principaux facilitateurs de la transition énergétique, non-seulement dans le système électrique mais aussi dans l'ensemble du système énergétique. Bien que l'élimination de l'énergie nucléaire n'augmente que marginalement le coût d'un système énergétique neutre en carbone, l'élimination des énergies renouvelables est associée à des inefficacités élevées tant du point de vue des coûts que des émissions. En fait, si le gaz renouvelable n'est pas disponible, même un coût social du carbone de 500 €/tCO2 ne suffira pas pour atteindre la neutralité carbone. Cela est dû en partie aux émissions négatives qu'il peut produire avec le captage et le stockage du carbone, et en partie à la rentabilité des moteurs à combustion interne alimentés au gaz renouvelable. Le message central de cette thèse est que pour atteindre la neutralité carbone au moindre coût, il faut un système d'énergie largement renouvelable. Par conséquent, si nous voulons donner la priorité aux investissements dans les options à faible émission de carbone, les technologies de gaz et d'électricité renouvelables sont de la plus haute importance.To stay in line with 1.5°C of global warming, the French government has adopted the target of net zero greenhouse gas emissions by 2050. The main greenhouse gas being carbon dioxide, and the majority of its emissions being due to energy combustion, this dissertation focuses on reaching carbon-neutrality in French energy-related CO2 emissions by 2050. This thesis dissertation aims to study the relative role of different low-carbon mitigation options in the energy sector in reaching carbon-neutrality. More precisely, this thesis first studies the French power sector, first in a fully renewable power system, and second in a power system containing other mitigation options i.e. nuclear energy and carbon capture and storage. I study the impact of uncertainties related to cost development of renewables and storage options and address the robustness of a fully renewable power system to cost uncertainties. Later, adding other low-carbon mitigation options in the power sector, I analyze the relative role of different low-carbon options. Similarly, to incentivize the investments in variable renewable energy sources such as wind and solar power, I study the investment risk related to the price and volume volatility of renewable electricity technologies, and the performance of different public policy support schemes. The analysis in this thesis goes beyond the electricity system and it also considers the whole energy system in the presence of sector-coupling. During this thesis, I have developed a family of models optimizing dispatch and investment to answer different questions regarding the French energy transition. These models minimize the cost of the considered system (electricity system or the whole energy system) by satisfying the supply/demand equilibrium at each hour over at least one year, respecting the main technical and operational, resource related and land-use constraints. Thus, both short-term and long-term variability of renewable energy sources are taken into account. Using these models, I address the questions raised above. These models are not used to find a single optimal solution, but several optimal solutions depending on different weather, cost, energy demand and technology availability scenarios. Therefore, the importance of robustness to the uncertainties is at the center of the used methodology beside optimality. The findings of my thesis show that renewable energy supply sources are the main enablers of reaching carbon neutrality in a cost-effective way, no matter the considered energy system; either only electricity or the whole energy system. While the elimination of nuclear power barely increases the cost of a carbon-neutral energy system, the elimination of renewables is associated with high inefficiencies both from the cost and emission points of view. In fact, if renewable gas is not available, even a social cost of carbon of €500/tCO2 will not be enough to reach carbon-neutrality. This is partially due to the negative emissions that it can provide once combined with carbon capture and storage, and partially due to the cost-optimality of renewable gas-fired internal combustion engines in reaching carbon-neutrality in the transport sector. This dissertation has several important policy-related messages; however, the central one is that reaching carbon-neutrality for the lowest cost requires a highly renewable energy system. Therefore, if we are to prioritize investment in low-carbon options, renewable gas and electricity technologies are of the highest importance

Low-carbon options for the French power sector: What role for renewables, nuclear energy and carbon capture and storage?

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Do multi-sector energy system optimization models need hourly temporal resolution? A case study with an investment and dispatch model applied to France

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The importance of renewable gas in achieving carbon-neutrality: Insights from an energy system optimization model

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How Sensitive are Optimal Fully Renewable Power Systems to Technology Cost Uncertainty?

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