Optimisation par le Machine Learning de la consommation de l’énergie au sein du port maritime de Casablanca

Abstract

Le changement climatique et la sécurité énergétique font partie des plus importants 17 objectifs des nations unis de développement durable, ils sont devenus des défis communs pour l’humanité et les nations du monde entier envisagent de passer d’un système énergétique basé sur les combustibles fossiles à un système énergétique non basé sur les combustibles fossiles. En réponse à ces tendances et motivées par la nécessité de prendre soin de la santé physique et mentale des employés des terminaux à conteneurs et de réduire la pollution dans la zone portuaire et d’économiser la consommation d’énergie ,notre thèse s’oriente à l’optimisation de la consommation d’énergie dans les ports maritimes pour un développement durable afin de réduire leur production de CO2 ,développer un gain financier énorme et avoir une qualité d’air plus propre et plus green pour améliorer la qualité de vie sur notre terre surtout que maintenant on connait très bien la valeur précieuse de l’air avec la pandémie de Corona. Premièrement, nous avons décrit dans un chapitre introductif le cadre général de notre travail. 12 Ensuite, nous avons élaboré une revue de littérature sur les ports les plus importants au monde : les ports asiatiques, compte tenu de leur croissance et de leur position concurrentielle à l’échelle mondiale. Ainsi, nous avons découvert leurs approches et pratiques très réussies en termes de Green port et transition énergétique et d’optimisation en gestion portuaire. Ensuite, ces pratiques nous ont inspiré et nous avons décidé d’utiliser les outils de machine Learning pour l’optimisation de la consommation d’énergie des engins de manutention (Diesel) tel que le RTG au port de Casablanca. Enfin, cette thèse contribue à une grande réduction d'énergie avec un gain de 674.520 Euro/an et réduit 1 907 928 tonnes d'émission de CO2/an, avec ces pratiques le port de Casablanca sera en perpétuel développement. Après, nous avons élaboré un travail qui vise à prédire la consommation d'énergie des engins de manutention tel que le RTG à Casablanca à l'aide des outils d’apprentissage automatique, Cette technique de gestion de l'énergie permettant trois grains : gain financier en économie de coûts énergétiques de 33 600 euros par an et gain environnemental réduisant la production impure de GES émission de grue portuaire d'environ 95 040 kg 13 par an et gain social en améliorant la santé de l’être humain. Finalement, ce processus de management des ressources au port permet d’éviter les gaspillages en termes de consommation d’énergie inutiles et gagner en termes financier et de qualité d’air.