Emilia Suomalainen - Dynamic modelling of material flows and sustainable reso...
Présentation - Modélisation dynamique des flux de ressources
1. Dynamic Modelling of Material Flows
and Sustainable Resource Use
Case Studies in Regional Metabolism and
Space Life Support Systems
Soutenance publique de thèse, le 28 septembre 2012
Emilia Suomalainen, doctorante 28/09/2012
IPTEH, Université de Lausanne
2. Plan de la présentation
• Contexte
• Objectif & Questions de recherche
• Méthode : Modélisation dynamique
• Etudes de cas : Résultats & Recommandations
– Canton de Genève
• Cuivre
• Phosphore
• Bois
• Lithium
– Systèmes de support vie spatiaux
• Conclusion
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3. Contexte général
• Pénurie des ressources et « pics »
• Croissance de la population & amélioration du
niveau de vie
• Deux volets de l’utilisation durable des ressources :
1. Impacts environnementaux
2. Epuisement des ressources
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4. Contexte institutionnel
• Canton de Genève
– Loi sur l’action publique en vue d’un développement durable (2001)
– Art. 12 sur les ressources naturelles : diminution de la
consommation & limitation de la dépendance
– Groupe de travail Ecosite
• Agence Spatiale Européenne
– Projet ALISSE : outil d’évaluation pour les systèmes de support vie
spatiaux
– « Laboratoire de durabilité » => enseignements pour les systèmes
terrestres
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5. Objectifs
• Objectif: analyser la durabilité de l’utilisation des
ressources avec des méthodes de modélisation
quantitative
• Intérêt : fournir des informations pour la prise de
décision afin de se préparer aux nouvelles
contraintes sur les ressources
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6. Questions de recherche
• Canton de Genève
– Quelle sera l’évolution de l’utilisation des ressources dans le
canton ?
– A quelles conditions peut-elle être qualifiée de durable ?
– Quelles stratégies permettraient de rendre la situation plus
durable ?
• Systèmes de support vie spatiaux
– Comment évaluer la durabilité de ces systèmes ? Quels types
d’indicateurs pourrait-on utiliser ?
– Comment comparer les différents systèmes ?
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7. Méthode : Analyse de flux
de matériaux dynamique
• Modèle mathématique basé sur les stocks et flux
physiques
• Les impacts environnementaux & les aspects
économiques ne sont pas pris en compte
• Comportement du modèle :
– Hypothèse de base : consommation totale = consommation par
habitant (constante) * population (fonction de temps)
– Paramètres : temps de séjour dans les secteurs économiques,
taux de recyclage, etc.
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8. Les résultats du modèle =
Une prédiction ?
• Pas une prédiction mais une illustration des
évolutions potentielles
– Cf. le modèle « Limits to Growth » (World2)
• Une prédiction implique des notions de probabilité
• Le modèle n’est pas directement prescriptif
– Interprétation des résultats
– Prise en compte des limitations du modèle
=> Le modèle permet d’étudier les conséquences de la
variation des paramètres
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9. Canton de Genève : Etudes de cas
• 3 études de cas avec de la modélisation :
– Cuivre (métal)
– Phosphore (nutriment agricole)
– Bois (ressource renouvelable)
• 1 étude de cas plus qualitative :
– Lithium (métal critique) dans une perspective de
mobilité électrique
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10. Canton de Genève : Etudes de cas (2)
• Scénarios « Business as Usual » + scénarios
alternatifs
• Période de simulation : 2000/2006–2080
• Ressources incluent les importations & la production
cantonale (matériaux bruts & produits)
• Outil de simulation : Scilab
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11. Cuivre : Introduction
• Le troisième métal le plus utilisé dans le monde
• Usages : construction, télécommunications,
transports, appareils électriques et électroniques, ...
• La consommation
mondiale augmente
de manière
exponentielle
(4 % par an)
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13. Cuivre : Recommandations
• Développement des substituts
‒ Mais: les impacts environnementaux (p.ex. aluminium)
• Augmentation du taux de recyclage
‒ Difficile (et coûteux) si le taux actuel est déjà 80 % ?
‒ Peu d’impact sur les importations
‒ Cuivre recyclé à l’extérieur du canton => ne permet pas
d’augmenter l’autarcie dans le canton ?
Diminution de la consommation
‒ Diminue la dépendance en termes quantitatifs mais ne la supprime
pas
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14. Phosphore : Introduction
• Indispensable dans
l’agriculture
=> essentiel pour la
sécurité alimentaire
• La source principale de
phosphore : le minerai
de phosphate
• Principaux producteurs :
Chine, Etats-Unis, Maroc • Le pic de phosphate en
(Sahara occidentale), 2030 ? (Cordell et al. 2009)
Russie
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16. Phosphore : Recommandations
• But : plus de recyclage, moins de dissipation
– Taux de recyclage des déchets en P est de seulement 16 %
– Augmentation annuelle du stock dans les décharges = 80 % des
importations nettes
• Boues d’épuration : problème des métaux lourds
• Recyclage de l’urine : prometteur pour fermer la
boucle
– Les impacts sur la santé, acceptabilité ?
• Recommandation : étudier le recyclage de l’urine
(et l’utilisation des boues d’épuration)
• Nouvelles solutions technologiques ?
‒ P.ex. capture du phosphore dans l’eau
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17. Bois : Introduction
• Les forêts représentent 10 % de la surface du canton
• Le bois produit dans le canton est de qualité
médiocre
– 90 % est utilisé comme bois-énergie
• Usages principaux du bois : bois-énergie, bâtiment &
construction, emballages, meubles (papier et
carton exclus)
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18. Bois : Résultats
Flux: bois énergie
importations incinération
forêts exportations (recyclage)
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19. Bois : Recommandations
• Le canton produit seulement 5 % du bois consommé
=> Dépendance sur les importations
• Développement de la ressource dans le canton difficile
Recommandation : développement des importations du
bois local de l’agglomération franco-valdo-genevoise
• Pas de données sur les importations du bois => calculées
à partir de la quantité de déchets
‒ Recommandation : rassembler plus d’information sur les stocks
et flux de bois
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20. Lithium : Introduction
• Lithium dans le contexte de la mobilité électrique
– Voitures à essence et diesel remplacées par des voitures
électriques
– Lithium utilisé dans les batteries des voitures électriques
• Sources de lithium
– Importations : problèmes géopolitiques ?
– L’eau de mer : très énergivore à exploiter
– Recyclage : presque inexistant
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21. Lithium : Résultats
• Environ 250’000 véhicules dans le canton =>
remplacement avec des voitures électriques
nécessiterait 980 t de lithium
• Environ 5’000’000 véhicules en Suisse => 21 kt de
lithium (75 % de la production mondiale en 2010)
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22. Lithium : Recommandations
• Transition vers mobilité électrique augmenterai la
demande de lithium de façon spectaculaire
• Recommandation : introduire des mesures de
recyclage afin de conserver des ressources faciles à
exploiter
– Niveau fédéral/européen
• Diversification de solutions pour le stockage
d’énergie ?
• Mobilité électrique dans un contexte plus large de
mobilité durable
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23. Systèmes de support vie spatiaux
• Systèmes fournissant de
l’oxygène, de l’eau et de la
nourriture pendant une
mission spatiale
• 2 systèmes de régénération
d’oxygène :
– ARES (système chimique)
– BIORAT (système biologique)
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24. Systèmes de support vie spatiaux (2)
• But : comparer ARES et BIORAT en termes
d’utilisation des ressources
1. Définition des indicateurs de durabilité
– Masse du système, consommation d’énergie, efficacité de
l’utilisation de ressources, taux de recyclage, …
2. Construction d’un modèle de simulation
– Modèle statique
– Outil de simulation : Excel
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25. ARES & BIORAT : Comparaison
• BIORAT recycle O2 plus efficacement
• Mais : pour la même
quantité d’O2,
la consommation
d’énergie de
BIORAT =
10 x ARES
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26. Systèmes de support vie spatiaux :
Enseignements
• Des systèmes exemplaires en termes d’optimisation
de l’utilisation des ressources
– Fonctionnement quasi-circulaire
=> Modèles pour les systèmes terrestres
• Différents types de contraintes que sur Terre
– Stock de ressources fixe
– Facteur limitant : la masse
– Pas de problèmes économiques, sociaux, etc.
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27. Conclusion
• Utilisation des ressources était étudiée avec des
outils de modélisation quantitative
– Premier modèle dynamique pour le métabolisme de ces
ressources à Genève
– Première tentative d’évaluer et de comparer des systèmes de
support vie spatiaux en termes de durabilité
• Avantages de la méthode utilisée :
– Résultats quantitatifs
– Possibilité de comparer des scénarios, analyser la continuation des
tendances actuelles
– Informations sur les phénomènes à long terme, accumulations,
feedbacks, etc.
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28. Conclusion (2)
• Les résultats ne sont ni prédictifs ni prescriptifs
– Pas de notion de probabilité
– Prise en compte des limitations du modèle
=> Information sur les impacts de la variation
des paramètres
• Directions futures :
– Etudier plus de ressources ?
– Améliorer le modèle ?
– Obtenir des données de départ plus précises (MFA statiques)?
– Inclure des aspects économiques / impacts environnementaux ?
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29. Je vous remercie de votre attention !
Emilia Suomalainen
Doctorante IPTEH, UNIL
emilia.suomalainen@unil.ch
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