ParallelLCA : a foreground aware parallel calculator for life cycle assessment

Résumé

L’analyse du cycle de vie (ACV), qui vise à évaluer les impacts environnementaux au cours du cycle de vie d’un produit (par exemple, la production d’aluminium au Québec) ou d’un système de produits, peut être utilisée pour comparer différents systèmes utilisant différents types de matériaux afin de déterminer celui qui est le moins dommageable pour l'environnement. Le calcul d’ACV représente un défi de calcul car il dépend de la taille du système de produit, du nombre d'itérations dans la simulation de Monte-Carlo, et du nombre de variables incertaines dans le système. Tout d'abord, la résolution d'un système linéaire, de dimensions dans l’ordre de 10 000 équations par 10 000 variables inconnues pour le cas de base. Deuxièmement, la construction d'un arbre, de nature itérative, avec des dimensions minimales de 10 000 noeuds. Troisièmement, la simulation de Monte-Carlo nécessitant plusieurs milliers d’itérations pour converger. Finalement, une analyse de sensibilité, qui nécessite le calcul des millions de corrélations vecteur-vecteur, dans laquelle chaque vecteur a une dimension qui est équivalente aux nombres des itérations qui sont effectués lors de la computation de Monte-Carlo. Pour résoudre au mieux les défis informatiques présents dans l’ACV, la recherche bénéficie des bibliothèques standards pour la résolution de systèmes linéaires creux et du calcul sur des matrices creuses. En outre, la recherche a adoptée des optimisations mathématiques qui ont par exemple supprimé l’inverse matriciel de l’analyse de contribution qui est très coûteuse, ainsi que des optimisations algorithmiques qui ont pu enlever une grande partie d’analyse du calcul matriciel. De plus, la recherche a expérimenté avec des librairies, qui permettent de paralléliser le calcul, telles que OpenMP, MPI, et Apache Spark. Dans un premier temps, ce mémoire abordera la littérature de ces opportunités de calcul. Deuxièmement, il présentera un calculateur d’ACV pour mettre en oeuvre un calcul efficace. Enfin, il décrira les performances du calcul des différentes phases de l’ACV pour différentes dimensions du système (S) et se terminera par des suggestions d’améliorations et de développement futur.

Date	25 oct. 2019
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Alain April (Directeur(-trice))