Doctorat (H/F) Modélisation de la capacité d'adsorption de H2 par les MXènes par méthodes numériques at

Sujet de thèse :
Ce projet vise à identifier et optimiser des structures de MXènes pour le stockage de l’hydrogène, en combinant des approches théoriques et computationnelles. Les MXènes, composés de couches empilées selon la formule T-M-X-(M-X)-M-T’, où M est un métal de transition (comme le titane, le vanadium ou le niobium), X est du carbone ou de l’azote, et T/T’ sont des groupes fonctionnels (fluor, oxygène, hydroxyle, etc.), offrent un potentiel immense avec environ 23 000 combinaisons possibles. Pour affiner cette liste, les chercheurs se concentrent sur les métaux à forte affinité pour l’hydrogène (Ti, V, Nb, Zr), tout en excluant ceux qui sont instables ou trop coûteux (comme le chrome, le hafnium ou le scandium). En privilégiant les phases structurelles viables expérimentalement et en simplifiant la synthèse (par exemple en imposant T = T’).
Une fois ces structures choisies et optimisées par des calculs de théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT), leurs propriétés d’adsorption de l’hydrogène seront évaluées en termes de structures et d'énergies. Deux mécanismes sont étudiés : la physisorption, stabilisée par des forces de van der Waals et caractérisée par une interaction faible sans transfert de charge, et la chimisorption, qui implique un transfert d’électrons entre l’hydrogène et le métal, pouvant mener à la dissociation de la molécule de H₂ et à la formation d’hydrures.
Le projet a pour but de développer des modèles de potentiels atomiques neuronaux (NNAP) pour simuler de manière dynamique et réactive l’adsorption de l’hydrogène sur les MXènes. Contrairement aux méthodes traditionnelles, qui nécessitent des ensembles de données volumineux, cette approche utilise un apprentissage. L’objectif est de créer des modèles capables de prédire non seulement l’adsorption, mais aussi la dissociation de H₂ et la formation d’hydrures, en réutilisant les données entre différentes classes de MXènes pour accélérer le criblage.
Le candidat (H/F) est détenteur d'un master en physique et/ou Chimie avec de bonnes compétences en programmation et en simulation atomistiques.
Contexte :
Le travail sera réalisé à l'institut Lumière Matière à Lyon dans l'équipe Physico-Chimie Théorique. L'institut Lumière Matière (iLM) est une unité de recherche CNRS-Université Lyon 1 localisée sur le campus Lyon Tech La Doua. Avec plus de 320 collaborateurs dont une centaine de doctorants et post-doctorants, l'iLM est un acteur majeur de la recherche en physique et chimie sur la région Auvergne Rhône Alpes, reconnu internationalement pour l'excellence de sa recherche.
Le continuum entre la recherche fondamentale, la réponse aux grands défis sociétaux et l'innovation est au cœur de la démarche de cette unité. L'ensemble du personnel s'engage pour promouvoir l'excellence et une recherche éthique et responsable.

Le doctorant (H/F) sera encadré Pierre Mignon (MCF) et Colin Bousige (CR) du Laboratoire des Multimatéri
Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr...