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Thèse - Conception de procédés énergétiques complexes assistée par optimisation : application aux centrales thermiques - H/F

  • CDI
  • Chatou (Yvelines)
  • IT development

Job description

Contexte industriel et scientifique :

Dans un contexte de transition énergétique incitant à décarboner l’économie, le réseau électrique subit d’importantes et rapides transformations qui nécessitent d’adapter les moyens de production historiques pilotables pour anticiper les futurs besoins de ce réseau électrique en évolution. Ces transformations font émerger des solutions techniques innovantes souvent complexes. Afin de répondre aux contraintes techniques, économiques et environnementales associées, ces solutions techniques nécessitent de repenser la conception des moyens de production d’énergie (existants ou futurs).

Depuis plusieurs années, des approches de conception combinant la simulation de procédés physico-chimiques avec des méthodes d’optimisation ont été développées et proposées dans le domaine de la conception systématique de procédés (Process System Engineering : PSE). Ces approches permettent de créer des outils de « conception améliorée » de procédés industriels (centrales électriques, procédés chimiques…) et d’optimisation des architectures de ces procédés (flowsheet) et des points de fonctionnement associés dans un système contraint.

La présence de contraintes physiques et technologiques particulières et de variables de décision (comme des choix parmi plusieurs alternatives technologiques) rendent l’utilisation de méthodes d’optimisation conventionnelles inadaptées (non-linéarité, non-convexité, présence de variables entières). Il existe alors d’autres méthodes d’optimisation dites « approchées » ou « globales » (méthodes de voisinage ou méthodes à base de population avec leurs déclinaisons) qui présentent l’avantage de pouvoir s’appliquer à des problèmes dont la solution n’est pas triviale et ne peut donc pas être trouvée par une simple modélisation mathématique.

La méthode méta-heuristique1 d’optimisation dite « par colonie de fourmis » est particulièrement intéressante pour les problèmes de création optimisée de procédés (énergétique, chimiques…) et la recherche de leurs points de fonctionnement optimaux. Cette méthode est étudiée et testée sur des cas d’applications concrets au sein d’EDF R&D et du Laboratoire Réactions et Génie des Procédés (LRGP) depuis plusieurs années.

Principaux objectifs de la thèse :

Dans ce contexte, la thèse proposée se décline en deux grandes parties faisant suite aux travaux déjà effectués à EDF R&D et LRGP dans le domaine. Les deux principaux objectifs de cette thèse sont donc :

d’une part  d’améliorer les outils de conception systématique de procédé PSE précédemment développés au sein d’EDF R&D (suite aux études réalisées en interne jusqu’alors) pour les adapter à des cas applications d’intérêt pour les filières électrogènes,
et d’autre part, de poursuivre la réflexion sur le dimensionnement optimal de procédés et la génération automatique d’architectures innovantes pour permettre d’augmenter le champ d’application d’un tel outil.
En ce sens, les avancées visées dans ces futurs travaux concernent l’amélioration des outils pour tenir compte des aspects multi-scénarios et des incertitudes, et viser à réduire le temps de calcul nécessaire (notions de « méta-modèle » et d’intensification des calculs) afin de rendre l’outil performant.

Modalité de la thèse :

Le(la) doctorant(e) travaillera dans le centre EDF LAB Chatou (78) avec des déplacements réguliers  (1 fois par mois en moyenne) vers le laboratoire (Laboratoire Réactions et Génie des Procédés, Nancy). Le financement sera celui d’un contrat CIFRE.

Début estimé de la thèse : fin 2019    /  Durée : 3 ans

 



Ideal candidate profile

Le doctorant devra disposer d’un master (ou équivalent) en génie des procédés ou génie énergétique : de solides connaissances dans le domaine du génie des procédés, transfert thermique, des méthodes numériques et de la modélisation/simulation de procédés seront appréciées.

La connaissance des langages FORTRAN et PYTHON, ainsi que du logiciel PROSIMPLUS est un plus.

Par ailleurs, la bonne maîtrise de l’anglais, le goût de la recherche, l’autonomie et la capacité à travailler en équipe sont des qualités indispensables à la bonne réalisation de ce travail.

 

Documents requis :

CV à jour
Lettre de motivation
Relevé de notes de M1/M2 ou cursus ingénieur
Sujet de stages réalisés ou en cours + contact du tuteur de stage
Toutes lettres de recommandation sont fortement souhaitées.