Contribution à l'optimisation des systèmes stochastiques à flux continu

Contribution to the optimization of continuous flow stochastic systems

• Auteur / Autrice : Imen Stoufa sakji
• Direction : Nidhal Rezg
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique
• Date : Inscription en doctorat le 15/02/2024
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LGIPM - Laboratoire de Génie Informatique, de Production et de Maintenance

Mots clés

Mots clés libres

Flux continu

Energie

Modélisation et optmisation

Ia

Continuous flow

Energy

Modeling and optimization

Ia

Résumé

De nos jours, la raréfaction croissante des ressources naturelles constitue l'un des défis les plus pressants auxquels l'humanité est confrontée. Avec une population mondiale en constante augmentation et une demande croissante en énergie, en eau, et en matières premières, il devient impératif de repenser notre utilisation des ressources de manière plus durable. L'optimisation des ressources et la recherche de solutions novatrices deviennent des priorités cruciales pour préserver notre planète. En investissant dans des technologies vertes, en favorisant la gestion responsable des ressources, et en encourageant la recherche de solutions alternatives, nous pouvons espérer construire un avenir plus durable et préserver les précieuses ressources naturelles qui soutiennent la vie sur Terre. Dans ce cadre, l'objectif de la thèse est de mener des recherches fondamentales appliquées aux systèmes logistique en flux continu afin d'assurer l'efficacité de la distribution des ressources naturelles. Les travaux de recherche vont porter sur l'optimisation de la chaîne logistique en flux continu pour les fluides. La finalité de cette thèse est de proposer des solutions innovantes pour optimiser cette distribution via l'utilisation des nouvelles technologies et via le Big Data. Les sciences données (Big Data) jouent un rôle important de nos jours dans la recherche de nouveaux produits et de nouveaux marchés. Elles permettent également l'amélioration des processus/produits et des services. Les sciences des données est extrêmement utilisée dans des tous les secteurs tels que la logistique. Les big Data présentent un caractère stratégique, et doivent être intégrées dans une démarche globale de la gestion des flux de distribution. Aussi, des modèles mathématiques sophistiqués vont être développer permettant l'optimisation de la chaine logistique des fluides qui comprend l'approvisionnement, le stockage, la distribution et la consommation de l'énergie et de l'eau potable. En effet, la modélisation mathématique en flux continu continue est une approche mathématique permettant de décrire le comportement d'un système à travers le temps ou l'espace en utilisant des équations différentielles ou des équations aux dérivées partielles.

Today, the increasing scarcity of natural resources is one of the most pressing challenges facing humanity. With an ever-growing world population and increasing demand for energy, water and raw materials, it is becoming imperative to rethink our use of resources in a more sustainable way. Optimizing resources and finding innovative solutions are becoming crucial priorities for preserving our planet. By investing in green technologies, promoting responsible resource management, and encouraging the search for alternative solutions, we can hope to build a more sustainable future and preserve the precious natural resources that sustain life on Earth. In this context, the aim of the thesis is to carry out fundamental research applied to continuous flow logistics systems to ensure the efficient distribution of natural resources. The research will focus on optimizing the continuous flow logistics chain for fluids. The aim of this thesis is to propose innovative solutions to optimize this distribution through the use of new technologies and Big Data. Data sciences (Big Data) play an important role today in the search for new products and new markets. They also enable the improvement of processes/products and services. Data science is used extensively in sectors such as logistics. Big Data is of strategic importance, and needs to be integrated into a global approach to distribution flow management. Sophisticated mathematical models will be developed to optimize the fluid logistics chain, which includes the supply, storage, distribution and consumption of energy and drinking water. Continuous flow mathematical modeling is a mathematical approach to describing the behavior of a system through time or space, using differential equations or partial differential equations.