Voulant ouvrir des perspectives de recherche futures concernant les effets écologiques de l’utilisation du centre, nous avons mesuré les résultats de chacun des scénarios testés sur les émissions de gaz à effet de serre (GES) au niveau du transport. Les configurations pour lesquelles ces données ont été compilées sont les suivantes : 1- aucun site, 2- Vallières seulement, 3- Vallières + Rivière-aux-Rats. Pour chacune d’entre elles, nous avons vérifié les résultats avec et sans retours en charge, ce qui nous donne un total de six scénarios. Les scénarios sont présentés avec le numéro qu’on leur a déjà assigné plus tôt dans le chapitre.
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Pour pouvoir facilement retrouver les résultats selon les scénarios, nous présentons de nouveau les caractéristiques de chacun d’entre eux (voir tableau 5.21). Les résultats sont présentés au tableau 5.22.
Tableau 5.21: Instances du groupe G1 (scénario de base)
Instance/Site Vallières Rivières-aux-Rats Retours en charge G1.1 (Pas de cour) G1.2 G1.7 G1.8 G1.17 G1.18
Tableau 5.22: Émissions de GES et consommation de carburant par scénario Donnée/Scénario G1.1 G1.2 G1.7 G1.8 G1.17 G1.18 Consommation de carburant (litres) 16 410 636 15 973 257 16 881 908 16 463 370 16 530 021 16 967 044 Émissions de tonnes de CO2eq 43 576 42 413 44 796 43 621 44 298 44 700 m3 récoltés 4 644 739 4 644 739 4 694 469 4 706 215 4 716 803 4 709 283 m3 livrés 4 061 705 4 061 705 4 322 320 4 338 980 4 370 183 4 423 128 m3 vendus 3 653 063 3 653 063 3 722 915 3 733 132 3 738 466 3 801 197 1000 km-m3 705 950 715 906 750 890 765 882 746 123 789 521 L/m3 récoltés 3,53 3,44 3,60 3,50 3,50 3,60 L/m3 vendus 4,51 4,39 4,53 4,41 4,42 4,46 L/100 km-m3 transportés 2,32 2,23 2,25 2,15 2,22 2,15 L/$ de ventes 0,046 0,045 0,046 0,045 0,045 0,045 L/m3 disponibles 3,18 3,10 3,27 3,19 3,20 3,29
Les résultats obtenus démontrent que la présence d’une cour de triage au site Vallières ne mène pas à une réduction des émissions de GES, calculées en émission de tonnes de CO2eq (avec un taux de conversion de 2,66 kg de CO2 par litre de diesel selon Ressources naturelles Canada 2014). L’augmentation est particulièrement marquée lorsque celle-ci est calculée en chiffres absolus, du fait de l’augmentation du niveau de récolte et de transformation en produits finis (+2,9%). Cette augmentation est moins forte, mais toujours présente si on la ramène au nombre de m3 récoltés ou transformés en produits finis (+1,8%
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et + 0,4%). Le seul critère pour lequel il y a une certaine amélioration est celui du nombre de litres par 100 km-m3 parcouru (diminution de 3,3%). Le solveur tire ainsi avantage des
possibilités qu’offre la présence du site Vallières en termes de réduction des coûts de triage et d’augmentation de la valeur extraite des forêts, quitte à faire franchir de plus longues distances au bois récolté (augmentation de 5,2% une fois que l’on tient compte de la légère augmentation du volume de récolte).
La présence simultanée d’une cour au site de Rivière-aux-Rats en sus du site Vallières (avec retours à vide) permet de faire diminuer les émissions de GES dans des proportions de 1,5% à 2,5% selon les indicateurs retenus. On remarque une baisse du nombre de m3-km
parcourus, et ce, malgré une légère augmentation du nombre de m3 récoltés et transformés
en produits finis. Une plus grande efficacité dans le triage a comme résultat une baisse de 0,5% des quantités livrées aux usines sans baisse de la production. Ce résultat confirme ceux de l’analyse de sensibilité du chapitre 4 concernant l’effet de variations de prix du carburant. On peut y constater que les écarts entre les scénarios comportant une cour à Rivière-aux-Rats et ceux avec seulement une cour au site Vallières ont tendance à augmenter à mesure que les coûts de carburant augmentent.
L’utilisation des retours en charge procure des gains en chiffres relatifs et absolus pour le scénario sans cour et celui avec l’utilisation du site Vallières. La baisse de consommation de carburant atteint 2,5%-2,7% en chiffres absolus et monte jusqu’à 4,0%-4,4% si on rapporte celle-ci au nombre de m3-km parcourus. Cependant, les résultats les plus contre-
intuitifs sont constatés pour la meilleure configuration du chapitre 4, combinant des cours aux sites Vallières et Rivière-aux-Rats ainsi que les retours en charge. L’utilisation des retours en charge avec cette configuration a pour effet paradoxal de faire augmenter les distances parcourues encore plus que le nombre de m3 récoltés ou transformés. Ainsi, la
route la plus utilisée est une combinaison de livraisons de la cour de Rivière-aux-Rats vers l’usine de WestRock, puis de l’usine de Parent vers celle de Trois-Rivières. Il s’agit dans les deux cas de transporter des billes de qualité pâte à des usines de pâtes et papiers avec un véhicule de type B-train. L’économie de coûts est fort importante, mais cela encourage le
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solveur à sélectionner plus des livraisons en question de façon à augmenter la production à l’usine de Kruger (qui est en hausse de 70 000 m3 entre les deux scénarios pour cette usine,
plus que la hausse globale qui est de 62 500 m3). Il est à noter que la consommation de
carburant par m3-km est bel et bien en baisse, mais comme les distances et les quantités
transformées sont en hausse sensible, nous constatons des augmentations sur tous les autres plans.
Les résultats illustrent la tendance d’un système de profiter des économies de coûts provoqués par des améliorations de performance pour accroitre toujours plus la production avec autant (voir plus) de ressources, plutôt que produire autant (mesuré de façon financière ou matérielle) avec moins de ressources. Cette tendance fut décelée dès le XIXe siècle par l’économiste anglais Stanley Jevons (Sorrell 2009). Celui-ci avait effectivement identifié que les gains de productivité obtenus au niveau des techniques utilisant le charbon avaient menés à une augmentation de l’utilisation du charbon, celui-ci devenant plus économique à utiliser par rapport à d’autres sources d’énergie (Ibid.).
La recherche opérationnelle propose des techniques, que ce soit l’ajout d’un facteur dans la fonction objectif ou la modification (voire l’ajout) de certaines contraintes qui permettraient de mitiger voire d’annuler le phénomène observé. On peut ainsi définir une série de solutions pratiquement équivalentes sur le plan de l’objectif originalement optimisé (pour cette thèse, les profits), tout en améliorant significativement la performance du système sur un élément dont on ne tenait pas compte originalement.