Modélisation sémantique des bases de données d'inventaires en cycle de vie

Semantic modelling of life cycle inventory databases

• Auteur / Autrice : Benjamin Bertin
• Direction : Vasile-Marian Scuturici, Jean-Marie Pinon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 25/06/2013
• Etablissement(s) : Lyon, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale InfoMaths (Lyon ; 2009-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône ; 2003-....) - Laboratoire d'InfoRmatique en Images et Systèmes d'Information / LIRIS
• Jury : Président / Présidente : Bruno Defude
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Vasile-Marian Scuturici, Jean-Marie Pinon, Bruno Defude, Dominique Rieu, Ioan Todinca, Emmanuel Risler, Christine Largeron Leteno
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Dominique Rieu, Ioan Todinca

Mots clés

Mots clés contrôlés

Web sémantique

Bases de données

Écologie

Mots clés libres

Informatique

Base de données

Inventaire de cycle de vie

Processus élémentaire

Relation d'interdépendance

Modélisation

Analyse sémantique

Web sémantique

Ontologie

Information Technology

Database

Life Cycle Assessment

Unit process

Dependancy relation

Modelling

Semantic analysis

Semantic web

Ontology

Résumé

L'analyse des impacts environnementaux de la production de biens et de services est aujourd'hui devenue un enjeu majeur. L'analyse en cycle de vie est la méthode consacrée pour modéliser les impacts environnementaux des activités humaines. L'inventaire en cycle de vie, qui est l'une des étapes de cette méthode, consiste à décomposer les activités économiques en processus interdépendants. Chaque processus a des impacts environnementaux et la composition de ces processus nous donne l'impact cumulé des activités étudiées. Plusieurs entreprises et agences gouvernementales fournissent des bases de données d'inventaires en cycle de vie pour que les experts puissent réutiliser des processus déjà étudiés lors de l'analyse d'un nouveau système. L'audit et la compréhension de ces inventaires nécessite de s'intéresser à un très grand nombre de processus et à leurs relations d'interdépendance. Ces bases de données peuvent comporter plusieurs milliers de processus et des dizaines de milliers de relations de dépendance. Pour les experts qui utilisent les bases de données d'inventaire en cycle de vie, deux problèmes importants sont clairement identifiés : - organiser les processus pour avoir une meilleure compréhensibilité du modèle ; - calculer les impacts d'une modélisation (composition de processus) et, le cas échéant, détecter les raisons de la non convergence du calcul. Dans cette thèse, nous : - mettons en évidence de l'existence de similarités sémantiques entre les processus et leurs relations d'interdépendance et proposons une nouvelle approche pour modéliser les relations d'interdépendance entre les processus d'une base de données d'inventaire. Elle se base sur un étiquetage sémantique des processus à l'aide d'une ontologie et une modélisation multi-niveaux des relations d'interdépendance entre les processus. Nous étudions aussi deux approches déclaratives d'interaction avec ce modèle multi-niveau. - étudions les différentes méthodes de calcul des impacts basées sur des notions classiques d'algèbre linéaire et de théorie des graphes. Nous étudions aussi les conditions de non convergence de ces méthodes en présence de cycle dans le modèle des relations de dépendances. Un prototype implémentant cette approche a montré des résultats probants sur les cas étudiés. Nous avons réalisé une étude de cas de ce prototype sur les processus de production d'électricité aux États-Unis extraits de la base de données d'inventaire en cycle de vie de l'agence environnementale américaine. Ce prototype est à la base d'une application opérationnelle utilisée par l'entreprise.

Environmental impact assessment of goods and services is nowadays a major challenge for both economic and ethical reasons. Life Cycle Assessment provides a well accepted methodology for modeling environmental impacts of human activities. This methodology relies on the decomposition of a studied system into interdependent processes in a step called Life Cycle Inventory. Every process has several environmental impacts and the composition of those processes provides the cumulated environmental impact for the studied human activities. Several organizations provide processes databases containing several thousands of processes with their interdependency links that are used by LCA practitioners to do an LCA study. Understanding and audit of those databases requires to analyze a huge amount of processes and their dependency relations. But those databases can contain thousands of processes linked together. We identified two problems that the experts faces using those databases: - organize the processes and their dependency relations to improve the comprehensibility; - calculate the impacts and, if it is not possible, find why it is not feasible. In this thesis, we: - show that there are some semantic similarities between the processes and their dependency relations and propose a new way to model the dependency relations in an inventory database. In our approach, we semantically index the processes using an ontology and we use a multi-layers model of the dependency relations. We also study a declarative approach of this multi-layers approach; - propose a method to calculate the environmental impacts of the processes based on linear algebra and graph theory, and we study the conditions of the feasibility of this calculation when we have a cyclic model. We developed a prototype based on this approach that showed some convincing results on different use cases. We tested our prototype on a case study based on a data set extracted from the National Renewable Energy restricted to the electricity production in the United-States.