Résumé

Dirigé par la société Fonroche Géothermie, un consortium de dix partenaires participe au projet FONGEOSEC qui s'inscrit dans le cadre des Investissements d'Avenir de l'ADEME. Ce projet a pour but de concevoir et de réaliser un démonstrateur innovant de centrale géothermique haute enthalpie. L'énergie, ainsi récupérée en profondeur, servira à la cogénération d'électricité et de chaleur. L'une des étapes du projet est l'optimisation économique et exergétique des activités de surface de la centrale (production d'électricité et distribution de la chaleur).

Dans l'étude proposée, le fluide géothermal est utilisé comme source chaude (1) pour un Cycle Organique de Rankine (ORC : Organic Rankine Cycle) qui va permettre la production d'électricité, et (2) pour un Réseau de Chaleur Urbain (RCU) qui va permettre la distribution de la chaleur aux consommateurs finaux. Chaque constituant de l'ORC est dimensionné et la topologie du RCU est déterminée. La formulation du problème d'optimisation permet alors de déterminer simultanément :

• la meilleure configuration entre production d'électricité et de chaleur,

• l'existence ou non d'un récupérateur de chaleur interne pour l'ORC,

• les meilleures dimensions pour les composants de l'ORC,

• le raccordement ou non de consommateurs potentiels au réseau (topologie du RCU).

L'utilisation de variables discrètes est nécessaire pour gérer les existences (récupérateur de chaleur interne et consommateurs potentiels) et le problème d'optimisation ainsi résolu est un problème de type MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming).

Pour cette étude, une approche multiobjectif permettant de confronter un critère économique (les bénéfices nets annuels de la centrale à maximiser) et un critère exergétique (les pertes totales d'exergie à minimiser) est proposée. Ces deux critères sont pris en compte dans une unique fonction objectif. L'utilisation d'un facteur de pondération dans la fonction objectif permet de privilégier plus ou moins, l'un ou l'autre des critères d'optimisation. L'optimisation du système est alors réalisée pour une dizaine de valeur du facteur de pondération. La représentation graphique des points solutions du point de vue de chacun des deux critères fait apparaitre un front de Pareto. Ainsi, un ensemble de configurations de la centrale géothermique est obtenu. Le choix d'une configuration par rapport à une autre revient au décideur et dépend de l'importance qu'il veut attribuer à l'un ou l'autre des critères. Les résultats montrent cependant que la solution obtenue lors de l'optimisation mono-objectif d'un critère d'intérêt seul (soit des bénéfices soit des pertes d'exergie) n'est pas nécessairement une solution de choix pour le décideur. En effet, le front de Pareto met en évidence l'existence d'une solution permettant une nette amélioration du second critère, au prix d'une faible détérioration du critère d'intérêt choisi.