H/F ingénieur d'étude en analyse de données et IA pour la caractérisation des réacteurs catalytriques à

Missions :
La personne recrutée contribuera au développement d'une méthodologie de caractérisation et de modélisation multi-échelle des milieux granulaires, appliquée aux configurations de réacteurs catalytiques à lit fixe intégrant des plaques corruguées d'échange thermique (pillow-plates).
L'objectif est d'identifier et de quantifier les descripteurs physiques permettant de caractériser la structure tridimensionnelle des empilements de particules et d'établir des relations entre cette structure, la géométrie du réacteur et les phénomènes de transport (écoulement, pertes de charge et transferts thermiques).

Des outils statistiques et d'apprentissage automatique seront mobilisés pour analyser la complémentarité des descripteurs, identifier les paramètres les plus pertinents et explorer une représentation compacte de la structure des empilements.
Les travaux viseront à développer des outils prédictifs permettant d'améliorer la compréhension des phénomènes de transport et de contribuer à l'optimisation des réacteurs catalytiques à plaques corruguées.

Activités :
L'ingénieur de recherche contribuera au développement d'une méthodologie de caractérisation et de modélisation multi-échelle des milieux granulaires, appliquée aux configurations de réacteurs catalytiques à lit fixe intégrant des plaques corruguées d'échange thermique (pillow-plates).
L'objectif est d'identifier et de quantifier les descripteurs physiques permettant de caractériser la structure tridimensionnelle des empilements de particules et d'établir des relations entre cette structure, la géométrie du réacteur et les phénomènes de transport (écoulement, pertes de charge et transferts thermiques).
Des outils statistiques et d'apprentissage automatique seront mobilisés pour analyser la complémentarité des descripteurs, identifier les paramètres les plus pertinents et explorer une représentation compacte de la structure des empilements.
Les travaux viseront à développer des outils prédictifs permettant d'améliorer la compréhension des phénomènes de transport et de contribuer à l'optimisation des réacteurs catalytiques à plaques corruguées.
Contexte de travail :
Ce recrutement s’inscrit dans la préparation d’un projet de modélisation multiéchelle allant de la tomographie X des empilements de particules jusqu’à l’optimisation d’une superstructure de procédé, en reliant simulations CFD résolues à l’échelle des particules et modèles simplifiés de réacteur.
La tomographie permet de caractériser l’organisation réelle des particules, qui influence les écoulements et les transferts de chaleur et de matière. Cependant, la représentation explicite de cette géométrie dans les simulations CFD entraîne des coûts de calcul importants, limitant leur utilisation pour la conception et l’optimisation.
Le développement d’une représentation structurale compacte, associant des caractéristiques physiques et des outils d’apprentissage automatique, constit
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