PROGRAMMATION DYNAMIQUE DES SYSTÈMES ET ÉNERGIE …

PROGRAMMATION DYNAMIQUE

DES SYSTÈMES

ET

ÉNERGIE NUCLÉAIRE

Anne Baschwitz

Journée I-tésé

17 juin 2014

Journée I-tésé 17 juin 2014

La Dynamique des Systèmes Complexes Présentation du logiciel STELLA

Principes

Un exemple: la dynamique du couple proie-prédateur

GRUS: Le modèle de Gestion des Ressources en

Uranium développé sous environnement STELLA

Sommaire

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LA DYNAMIQUE DES SYSTÈMES COMPLEXES

• Science du changement, de l’évolution

• Connaissance du mouvement

• Analyse des facteurs qui créent le changement ou s’y opposent

• Compréhension des phénomènes et de leurs causes

• Modélisation nécessaire

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LA BOUCLE DE RÉTROACTION

Facteur de

Mouvement Etat

Relation positive X Y

Relation négative X Y

+

_

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LES BOUCLES STABILISATRICES

Elles tendent vers un équilibre

Prix

Consommation

Stocks

Stocks

Production

+

_

Population

Décès +

_

_ _

_

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LES BOUCLES EXPLOSIVES

Capital

Intérêts

+

+

Population

Naissances +

+

Ce type de boucle a une croissance exponentielle

ou une décroissance de plus en plus rapide

Stocks

Prix

Prix

anticipés

Achats

spéculatifs

_

+

+

_

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Boucle

des achats spéculatifs


COMBINAISONS ENTRE BOUCLES

Source: Michel Karsky Techniques de l’Ingénieur

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La dynamique des systèmes complexes

=

Une démarche de perception et d’analyse des

structures bouclées

Caractère non intuitif des effets lorsque de

nombreuses boucles sont en présence et que des

délais et retards interviennent

Modélisation

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LE PROCESSUS ET LES ÉTAPES DE LA MODÉLISATION

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Représentation

d’une RÉALITÉ

ANALYSE CAUSALE

Modèle quantitatif

Représentation

ordonnée des

connaissances

Prospective


DIAGRAMME CAUSAL

Gestion de production

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Représentation

d’une RÉALITÉ

ANALYSE CAUSALE

Modèle quantitatif

MODÉLISATION

Représentation

ordonnée des

connaissances

Formalisation

Quantification

Prospective


DÉTERMINATION DES VARIABLES D’ACCUMULATION

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MODÉLISATION DE LA GESTION DE PRODUCTION :

DYNAMIQUE D’ÉVOLUTION

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Représentation

d’une RÉALITÉ

ANALYSE CAUSALE

Modèle quantitatif

MODÉLISATION

SIMULATION

Etudes de

scénarios

Test du

modèle

Représentation

ordonnée des

connaissances

Formalisation

Quantification

Introduction du temps

Prospective


EXEMPLES

Ensembles d’éléments en interrelation dynamique:

La régulation de la glycémie

L’effet de serre et le cycle du carbone

L’érosion et la couverture végétale

Réactions chimiques réversibles

Politique de prévention du tabac

Politique d’intéressement du personnel

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EXEMPLE: « HALTE À LA CROISSANCE »

Limits to growth ou rapport Meadows

Publié en 1972 par le MIT suite à une demande du club de Rome,

actualisé en 2004

Repose sur un modèle informatique de type dynamique des

systèmes appelé World3

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Première étude importante soulignant les dangers écologiques

de la croissance économique et démographique que connaît le

monde à cette époque.

A l'origine de l'émergence du concept de développement durable



Principes




Sommaire

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Niveau Map/Model

Niveau de la structure logique du modèle étudié.

Utilisation de trois composants de bases:

1. Les stocks

2. Les flux

3. Les variables

Des connecteurs relient ces composants entre eux et permettent de déterminer les

relations mathématiques.

Niveau interface

Zone d’affichage et de dialogue dans laquelle on peut faire apparaître courbes, tableaux, choix de certaines variables.

Niveau équation

Les liens du modèle sont traduits en lignes de FORTRAN.

3 NIVEAUX DANS L’ENVIRONNEMENT STELLA

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LE LOGICIEL STELLA

• Modéliser des systèmes complexes

• Regarder leur évolution au cours du temps

• Agir sur certains paramètres pour tester différents scénarios

• Avoir une approche semblable pour des objets a priori très différents

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Principes




Sommaire

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Principes




Sommaire

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Étudier comment répondre à différents scénarios de demande en

électricité

Déterminer la consommation en uranium en fonction de l’évolution

d’un parc de réacteurs considérée

Voir la part de RNR que l’on peut installer en fonction de la

disponibilité en plutonium

En fonction d’hypothèses d’évolution du coût de l’uranium,

déterminer à quelle période les RNR seront compétitifs

Réaliser des études de sensibilité sur de nombreuses variables:

− techniques (gain de régénération, taux de combustion, durée de

refroidissement…)

− économiques (taux d’actualisation, coûts d’investissements…)

Objectifs du modèle GRUS

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Des stocks 1. Des réservoirs:

− stocks de matière (Unat, UOx, Pu etc) − Capacités d’usines (enrichissement, retraitement…)

2. Des transporteurs − Stocks de combustibles irradiés en cours de refroidissement − Stocks de réacteurs (en construction, en fonctionnement, bientôt

arrêtés)

Des flux Toutes les étapes du cycle du combustible (enrichir, fabriquer du combustible, charger le combustible en réacteur) Faire varier les capacités des usines

Des variables Les teneurs en uranium 235, les caractéristiques des réacteurs, les types de scénarios, les demandes d’électricité, de combustibles Tous les coûts

LES BRIQUES DU MODÈLE

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SCHÉMA DES FLUX PRINCIPAUX DU MODÈLE

Ressources

Naturelles

d’Uranium

Conversion et

enrichissement

Comb.

UOx Passage en

Réacteurs

Thermiques

Stock de

Combustibles

retraitables

Passage en

Réacteurs

rapides

Stock U

enrichi

Stock U

appauvri Stock

U

militaire

Retraitement

Stock

URT

Stock

Pu Déchets

Couv.

Rapides

Comb

MOX

Comb

Rapides

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PRINCIPE DE LA SIMULATION DANS GRUS

Chaque année:

Puissance

déjà

installée

Demande en

énergie

Coût anticipé

de la matière

Choix de la filière

la moins chère

Construction de

nouveaux réacteurs

Demande de

combustible

Demande

d’uranium,

de plutonium.

Coût du kWh

pour chaque

filière

Puissance à

installer

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RÉSULTATS OBTENUS AVEC GRUS

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Les RNR sont indispensables à un déploiement

durable du nucléaire

La part de RNR que l’on peut installer sera limitée par

la disponibilité en plutonium

importance - de la quantité de Pu dans le cœur

- du gain de régénération

- de la durée de refroidissement


CONCLUSION

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La dynamique des systèmes complexes:

une démarche destinée à étudier le mouvement,

le changement, l’évolution et plus généralement

le comportement de systèmes.

Un processus de modélisation qui utilise largement le

langage graphique et va de l'élaboration de modèles

qualitatifs, en forme de "cartes", à la construction de

modèles dynamiques et quantifiés.

La possibilité de faire de la prospective et de décrire

différents scénarios à partir de diverses hypothèses.


MERCI DE VOTRE ATTENTION

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