Thèse soutenue

Optimisation d'alignements d'un réseau de pipelines basée sur les algèbres tropicales et les approches génétiques

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Auteur / Autrice : Karla Rossa Quintero Garcia
Direction : José Lisandro Aguilar CastroEric Niel
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Automatique
Date : Soutenance le 28/04/2015
Etablissement(s) : Lyon, INSA en cotutelle avec Universidad de los Andes (Bogotá). Facultad de ingenieria
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : AMPERE - Génie Electrique, Electromagnétisme, Automatique, Microbiologie Environnementale et Applications (Rhône) - Ampère
Equipe de recherche : Ampère, Département Energie Electrique
Jury : Président / Présidente : Sébastien Lahaye
Examinateurs / Examinatrices : José Lisandro Aguilar Castro, Eric Niel, Sébastien Lahaye, Hassane Alla, Juan Cardillo, Philippe Jeannin, Addison Rios, Audine Subias
Rapporteurs / Rapporteuses : Sébastien Lahaye, Hassane Alla

Mots clés

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Résumé

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Cette thèse porte sur l’optimisation d’opérations dans un terminal maritime pétrolier en vue d’assister les opérateurs de supervision. L’objectif est de fournir des solutions candidates pour la sélection d’alignements (chemins) de pipelines et pour l’ordonnancement d’opérations de transfert de pétrole et de maintenance de vannes. La principale difficulté de ce travail est la gestion d’un réseau à ressources limitées et conflictuelles. La prise de décision doit être réalisée en fonction des disponibilités des dispositifs, de la capacité opérative du réseau, d’aspects financiers (pénalités) liés au service, et d’activités de maintenance planifiées au préalable. L’optimisation est abordée par des approches tropicales du fait que ces techniques appréhendent de manière concise et intuitive les phénomènes de synchronisation. Les propositions développées ici commencent par des modèles d’optimisation algébriques mono-objectif et se complexifient, lors de l’intégration de nouvelles variabilités, jusqu’à la proposition de modèles d’optimisation multi-objectif hybrides par approches d’intelligence artificielle et algébriques. Dans un premier temps, un modèle d’optimisation mono-objectif non linéaire est proposé en algèbre (max,+) pour minimiser les pénalités, intégrant des phénomènes de nature différente dans une contrainte générique unique. Dans un deuxième temps, la linéarisation est résolue par une priorisation des opérations en conflit. Dans ce contexte, deux critères de linéarisation sont considérés : le premier concernant les pénalités potentielles pour les clients, et le deuxième concernant la criticité des opérations. Le modèle (max,+) non linéaire minimisant les pénalités est étendu pour la prise en compte de la recherche d’alignements et de la minimisation des retards des opérations de maintenance. Pour appréhender la dimension multi-objectif, une approche hybride d’algorithmes génétiques et des systèmes (max,+) linéaires est ensuite discutée. Enfin, dans un cadre plus formel, un nouveau produit synchrone exploitant les phénomènes de parallélisme au plus tôt est défini pour des automates tropicaux pour minimiser le makespan. Les propositions sont validées par des données industrielles recueillies auprès de l’entreprise pétrolière PDVSA et du fournisseur de solutions de supervision Thales Group. Les principales contributions à la recherche relèvent de la considération des approches tropicales dans la résolution de la problématique d’optimisation conduisant à des modèles concis et potentiellement linéaires, la proposition d’une approche hybride d’algorithmes génétiques et systèmes (max,+) linéaires exploitant les avantages de recherche distribuée des approches de l’intelligence artificielle avec les modèles concis issus de l’algèbre (max,+), et de la définition d’un nouveau produit synchrone d’automates tropicaux par une exploitation des phénomènes de parallélisme pour un comportement au plus tôt.