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Agenda de la délégation de Fontainebleau

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Du 5 au 9 juin 2023

Advanced LCA Methodologies and Tools : Uncertainties and Variability (Analyse de Cycle de Vie : incertitudes et variabilité)

9^e Formation Doctorale d’Excellence du réseau EcoSD – FD 1

Cette année, l'équipe de chercheurs du Centre Observation, Impacts, Energie de Mines Paris  - PSL relance la formation ciblant la thématique des incertitudes en Analyse de Cycle de Vie (ACV).

Dispensée en langue anglaise, cette formation est proposée par l'Ecole Doctorale "Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Energétique (ISMME) commune à Mines Paris - PSL, Chimie ParisTech et à l'Ecole Nationale Supérieure d'Architecture Paris Malaquais. Elle est référencée par le réseau EcoSD comme "Formation Doctorale d'Excellence" ciblant la thématique des incertitudes pour l'Analyse de Cycle de Vie (ACV).

Le cours propose d'approfondir un aspect méthodologique essentiel au sein des Analyses de cycle de Vie (LCA: Life Cycle Analysis) relatif aux incertitudes avec :

• La revue des types d'incertitudes inhérentes et spécifiques à toute ACV
• Un rappel des concepts fondamentaux des statistiques
• Les approches pour conduire une étude d'incertitudes avec la problématique de leur propagation,
• La distnction incertitude/variabilité,
• La revue des outils statistiques pour conduire des analyses de sensibilité,
• L'application de l'analyse globale de sensibilité dans le développement des modèles paramétrés réduits pour l'ACV,
• Le traitement de la variabilité spatio-temporelle dans les études d'ACV à l'échelle sectorielle.

Le domaine d'application concerne essentiellement les filières énergétiques.
La semaine est découpée en demi-journées d'interventions.
8 séances de 2h de travail personnel sont prévues pour un projet par binôme exploitant les librairies python brightway2 et lca_algebraic.

Lieu : Mines Paris PSL Campus Pierre Laffitte, Sophia Antipolis (06, France), Batiment I, salle R016

Plan d'accès : cliquer ici

Programme du cours : cliquer ici

Contact et Inscriptions : Paula PEREZ-LOPEZ, Joanna SCHLESINGER