comore contrôle et modélisation de ressources renouvelables inria-sophia cnrs-villefranche
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COMORE
Contrôle et Modélisation
de Ressources Renouvelables
INRIA-SophiaCNRS-Villefranche
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Objectifs
Appliquer et de développer des méthodes de l'automatique aux ressources vivantes exploitées (ressources renouvelables), afin d'en améliorer la gestion.
•Modélisation•Estimation•Régulation•Contrôle optimal•Théorie des jeux
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Personnel
Responsable: Jean-Luc Gouzé
CR INRIA: Olivier BernardFrédéric Gognard
CR CNRS: Antoine Sciandra
Doctorants: 3 INRIA1 CNRS
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Principales applications
•Bioréacteurs•Croissance du phytoplancton•Procédés de traitement de l'eau•Lutte biologique•Pêche et aquaculture•Réseaux géniques
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Croissance du phytoplancton
• CNRS (Villefranche sur Mer, A. Sciandra)
• Base de la chaîne trophique
• Cycle du carbone, effet de serre
• Conditions variables du milieu marin
• Etude expérimentale et modélisation
• Appareillage automatisé
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le modèle de Droop
1
1
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3
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xy
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avec: x : biomasse
q : quota cellulaire en azote
s: concentration en nitrate
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E q u a t i o n s d e l ’ o b s e r v a t e u r à g r a n d g a i n ( G H O 1 9 9 2 )
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223
322
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3133
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221
222
31
332
112
21
331
31131
31
1
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B 31 1
a 1 a 3 x 1
a 3 x 3
a 1 x 3
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a 1 x 3
1 D
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4 a 2 4 D
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2 2 a 2 3 D D 2
a 2
B 32 x 2 ( a 1 x 3 ) 2
a 1 a 2 a 3 x 1
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x 3
a 1 x 3
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Traitement biologique de l ’eau
•Boues activées
•Digestion anaérobie
•Lagunage
•etc...
Projet européen
TELEMAC
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Organic pollutant
Anaerobicbacteria
CH4
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225114287
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2
2
1
XkXkSCZPkkCCDC
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TICOTIi
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i
i
i
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Digestion Anaerobie
FromMass
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2
22
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SSK
S
1
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S
S Avec
et
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Total Inorganic Carbon (mmol/l)
0
10
20
30
40
50
60
70
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Time (days)
Total VFAs (mmol/l)
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Time (days)
pH
5.0
5.5
6.0
6.5
7.0
7.5
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Temps (jours)Time (days)
DCO
0
2
4
6
8
10
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Time (days)
Soluble COD (g/l)
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Contrôle robuste de la digestion anaérobie
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Experience 1 Experience 2
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• INRA Antibes
• Coccinelles, parasitoïdes
• Lutte contre les pucerons
• modélisation
• optimisation du nombre de coccinelles lâchées
Lutte biologique
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Objectifs
• Modéliser l ’interaction coccinelles/pucerons
• Combien de coccinelles et quand les lâcher ?
• Quels stades lâcher ?
• etc...
Minimiser le nombre de coccinelles à lâcher:
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Modélisation de l'efficacité prédatrice de la coccinelle Harmonia axyridis en lutte biologique contre le puceron Aphis gossypii en serre de concombres
INRA Equipe Entomologie et Lutte biologique, Antibesassocié à BIOTOP S. A. (industriel producteur d'auxiliaires de lutte biologique), Valbonne INRIA Projet Comore, Sophia-Antipolis INLN, Equipe Physique des Phénomènes hors d'équilibre, Sophia-Antipolis
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Un modèle classique proie – prédateur
x est la proie, y le prédateur
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• Ifremer (Nantes)
• Modélisation
• Ecosystèmes marins
• Régulation
Gestion de la pêche
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Le merlan est surtout présent au nord de 50°N (zone < à 100 m)Printemps : les divers groupes d’âge sont plus abondants en zones côtières Automne : les groupes d’âge sont plus dispersés immatures (âges 0 et 1) centre de la MC (Smalls et canal de Bristol),
matures aussi dans cette zone, mais plus abondants autour de cette zone
19Partie IRésultats - Données scientifiques
Cartes mensuelles des classes obtenues par CHA
PRINTEMPSraresâges 2+3tous âgestous âges
AUTOMNEraresâges 0+1âges 4+3tous âges
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protein
gene
promoter
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-
+
HKinA
+ phospho- relay
Spo0A˜P
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Spo0A
H A
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sinR sinI
SinISinR
SinR/SinI
-
sigF H
+
+
hpr (scoR)A
A AabrB
-
-
HprAbrB
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sigH(spo0H)
A
-
-
-Spo0E
H
F
-
+
+Signal
-
-
Modèles de réseaux génétiques B. subtilis
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• Interdisciplinaire maths/biologie
• Applications environnementales
• Applications industrielles
• Un domaine original…
• en pleine expansion !
Conclusion