Stage ingénieur modélisation géochimique H/F (2020-20904)

Description de l'offre

Description de l'offre

Contexte :

EDF tient à maîtriser au mieux ses rejets dans l'environnement et à limiter leurs impacts.

Le fonctionnement normal des centrales nucléaires peut conduire au rejet ponctuel de radionucléides (RN) dans les rivières, à des niveaux d’activité respectant les limites réglementaires autorisées. Dans le but d'estimer le transport et la distribution des RN dans l’environnement, nous utilisons généralement un paramètre Kd (coefficient de partage), défini comme le rapport de la concentration d’un RN en phase solide à celle en phase liquide. EDF R&D a développé un modèle géochimique pour calculer les valeurs de Kd dans les milieux aquatiques en prenant en compte la spéciation du RN, qui est largement influencée par les conditions naturelles spécifiques aux sites telles que le pH, la température, les concentrations en éléments ioniques, etc [1]. Le modèle considère les mécanismes suivants pour déterminer la spéciation du RN:

- complexation avec des ligands inorganiques ;

- sorption avec des oxydes ferriques hydratés ;

- complexation avec du carbone organique dissous et particulaire ;

- sorption et précipitation en carbonates.

 

Objectif :

L'objectif principal du programme de stage est de dériver des valeurs Kd pour d'autres RN dans plusieurs rivières françaises en utilisant le modèle géochimique. Afin d'effectuer une analyse d'incertitude ou / et une analyse de sensibilité, la variabilité et l'incertitude de chaque paramètre utilisé dans le modèle doivent être prises en compte.

Pour atteindre cet objectif, le programme de stage peut nécessiter les tâches suivantes:

- apprendre les mécanismes de spéciation des RN d'intérêt ;

- mener des études bibliographiques pour déterminer les gammes appropriées de valeurs de paramètres ;

- applications du modèle pour les RN d'intérêt dans plusieurs cours d'eau français ;

- analyse de résultats et rédaction d'un rapport.

 

Références :

[1] Ciffroy P., Benedetti M., 2018. A comprehensive probabilistic approach for integrating natural variability and parametric uncertainty in the prediction of trace metals speciation in surface waters. Environ. Pollut. 242, 1087-1097.

[2] Ciffroy P., 2020. A comprehensive probabilistic approach for integrating and separating natural variability and parametric uncertainty in the prediction of distribution coefficient of radionuclides in rivers. Journal of Environmental Radioactivity. Volume 225, December 2020, 106371.

Profil recherché

Profil souhaité

Formation universitaire ou école d'ingénieur, niveau bac+4 ou bac+5, en sciences de l'environnement, avec :

- Connaissance en géochimie/chimie

- Expérience en analyse numérique (modélisation et statistiques)

- Compétences en anglais

- Ouverture d’esprit

- Autonomie