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Le 3 septembre 2024

Soutenance de Thèse d'Andriamafefasoa Rajaonison

Environmental Life Cycle Assessment of time dependent microalgal-based energy production systems

Andriamahefasoa Rajonison soutiendra sa thèse de dosctorat le 3 septembre 2024 à 14h à Mines Paris - PSL, en amphithéâtre Mozart sur:

Cette thèse a été réalisé dans le cadre du projet H2020 Prodigio

Lien pour suivre la présentation en visio conference :  https://minesparis-psl-eu.zoom.us/j/97069019655?pwd=agpFlhdtp8CQz27hDb1toxMosWgotc.1

Résumé de la thèse en Français

Les systèmes de production d’énergie basés sur les microalgues apparaissent comme des alternatives prometteuses aux sources fossiles, dont la combustion contribue aux crises environnementales actuelles comme le changement climatique. Dans un système à l’échelle industrielle, les microalgues sont généralement cultivées dans des systèmes ouverts, les exposant aux conditions extérieures. Cette exposition aux conditions extérieures entraîne des fluctuations dépendantes du temps de la croissance des microalgues dues aux variations des paramètres opérationnels et à la contamination par d’autres organismes. Par conséquent, ces fluctuations impactent, en aval, la productivité du processus de conversion énergétique de la biomasse.

Dans ce doctorat, ces fluctuations ont été prises en compte à travers l'intégration des variations inhérentes au système lors de la réalisation de son Analyse de Cycle de Vie selon une approche dynamique. Cette approche visait à améliorer la représentativité des résultats par rapport à une approche statique courante. Cependant, l'absence de référence ou de « étalon-or » en ACV empêche les praticiens de déterminer dans quelle mesure les résultats de l'approche dynamique sont représentatifs par rapport à ceux de l'approche statique. Ainsi, le choix entre ces deux approches doit être basé sur l’importance des différences dans leurs résultats qui correspond à une analyse de la concordance des deux approches. Cette analyse de concordance permet d'évaluer la pertinence d'utiliser une approche dynamique pour analyser les systèmes de production d'énergie à base de microalgues avec des variations inhérentes qui sont dépendantes du temps.

Dans ce doctorat, un cadre méthodologique a été développé visant (i) l'application d'une modélisation d’ACV dynamique pour considérer les caractéristiques dépendantes du temps des systèmes de production d'énergie à base de microalgues et (ii) la comparaison des résultats d'ACV dynamiques et statiques en utilisant une méthode statistique d’analyse de concordance des deux approches. Ce cadre méthodologique se compose de cinq étapes, à savoir (1) le développement d'un modèle ACV paramétré statique qui a été utilisé comme point de départ de l'ensemble du cadre méthodologique, (2) l'utilisation du modèle ACV paramétré statique développé pour déterminer une liste de paramètres clés pour des considérations dynamiques permettant une collecte de données efficace, (3) la modification du modèle paramétré statique en un modèle dynamique pour tenir compte de la dépendance temporelle des paramètres dynamiques clés à l'aide de données de séries temporelles, (4) l'application des deux modèles paramétrés pour différents scénarios, et (5) la comparaison des résultats de l'ACV des scénarios obtenus avec les approches statique et dynamique.

L’application du cadre méthodologique à un système microalgues-biogaz a montré que les différences entre les résultats de l'ACV des approches statique et dynamique dépendent de la catégorie d'impact, du scénario et de l'unité fonctionnelle du système. Cette dernière affecte l'identification des paramètres dynamiques influençant les impacts environnementaux. En effet, il a été constaté que ces paramètres influentes et dynamiques contribuent aux différences entre les résultats des approches statique et dynamique. Cependant, ces différences ont globalement été jugées non significatives en appliquant un seuil de 20 % entre les résultats. En outre, cette conclusion a été obtenue avec des échantillons non stochastiques de résultats d'ACV statiques et dynamiques. Ainsi, les impacts environnementaux du système dans toutes les conditions opérationnelles possibles n'ont pas été inclus.

Abstract:

Microalgae-based energy production systems are emerging as promising alternatives to fossil fuels, whose combustion contributes to the current environmental crisis such as climate change. On an industrial-scale system, microalgae are typically cultivated in open outdoor systems, exposing them to external conditions. This exposure to external conditions leads to time dependent fluctuations in microalgae growth due to variations in operational parameters and contamination by other organisms. Consequently, these fluctuations impact the productivity of the downstream energy conversion process of the biomass.

In this PhD thesis, these fluctuations were considered through the integration of the inherent variations of the system when performing its Life Cycle Assessment using a dynamic approach. This approach aimed to improve the representativeness of results compared to a common static approach. However, the absence of a reference or "gold standard" in LCA prevents practitioners from determining how representative the results from the dynamic approach are compared to those from the static approach. Alternatively, the choice between these two approaches could be based on the significance of the differences in their results or agreement analysis of the two approaches. This agreement analysis enables an assessment of the relevance of using a dynamic approach for analyzing microalgae-based energy production systems with inherent time-dependent variations.

In this PhD thesis, a methodological framework was developed aiming for (i) the application of a dynamic LCA modeling to consider time-dependent characteristics of microalgae-based energy production systems and (ii) the comparison of the dynamic and static LCA results through a statistical-based method of agreement analysis of the two approaches. This methodological framework consists of five steps namely (1) the development of a static parameterized LCA model that was used as the starting point of the whole methodological framework, (2) the use of the developed static parameterized LCA model to determine a list of key parameters for dynamic considerations allowing effective data collection, (3) the modification of the static parameterized model into a dynamic one to account for the time dependence of the key dynamic parameters using time series data, (4) the application of the two parameterized models to different scenarios, and (5) the comparison of the LCA results of the scenarios obtained with the static and the dynamic approaches.

By applying the methodological framework to a microalgae-to-biogas system it has been shown that the differences between LCA results of the static and the dynamic approaches depend on the impact category, the scenario, and the functional unit of the system. The latter affects the identification of dynamic parameters influencing the environmental impacts. These dynamic influencing parameters have been found to contribute to the differences between results from static and dynamic approaches. However, these differences were generally deemed non-significant when considering a 20% threshold between the results. Besides, this conclusion was obtained with non-stochastic samples of static and dynamic LCA results, thus, the impacts of the system at all possible operational conditions were not included.

• Date de soutenance : mardi 3 septembre à 14h00
• Adresse de soutenance : MINES Paris PSL, Amphi Mozart, Campus Pierre Laffitte, 1 rue Claude Daunesse, 06904 Sophia Antipolis cedex
• Directeur de thèse : Thierry RANCHIN (centre O.I.E., Mines Paris)
• Co-encadrant : Paula PEREZ-LOPEZ (centre O.I.E., Mines Paris)
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• Contact : Thierry RANCHIN

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