Ingénieur en contrôle-commande avancé d'un système SWAC (H/F)

Job Description

Missions

Le projet MAEVA (Multidisciplinary Approach for deep seawater Energy VAlorization), financé par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR), est fondé sur une approche multidisciplinaire impliquant des démarches expérimentales et de terrain. L’objectif est d’identifier et de lever les principaux verrous pouvant freiner le déploiement de la technologie de climatisation par eau de mer profonde (SWAC). La technologie SWAC (Sea Water Air Conditioning) utilisant l’eau de mer profonde à basse température est très peu utilisée dans le monde car encore mal connue et nécessitant de très gros investissements. Cependant, elle permet de climatiser des bâtiments de façon très efficace, tout en réduisant de façon significative la consommation énergétique et les émissions de CO2 par rapport à l’existant. Le projet vise le développement d’outils pour la conception des futures installations SWAC et l’amélioration des installations existantes. Il aborde notamment le contrôle/commande des installations SWAC et des réseaux d’eau froide permettant de raccorder les bâtiments à climatiser, un levier dont il convient de tirer profit pour la promotion du SWAC comme technologie de climatisation durable et résiliente.
Les missions confiées à l'ingénieur d'études recruté porteront sur la régulation avancée d’un réseau d'eau froide. Tout d'abord, il s'agira de modéliser ce réseau en prenant en considération la puissance consommée par les bâtiments et le retard pur lié au transport de l'eau dans les conduites. Différentes stratégies de régulation avancée – la commande MPC (Model-based Predictive Control) sera mise à profit – seront développées et évaluées en simulation. L'objectif est d'assurer une température de retour réseau de 12 °C, quelle que soit la puissance consommée, pour une température de départ réseau de 7°C. Les stratégies de régulation, pour être efficaces dans le contexte d’un système à retard, impliqueront une prédiction de la puissance consommée par les bâtiments. C’est pourquoi un modèle de prédiction sera développé à partir d’historiques de données, grâce aux outils de l’apprentissage automatique/profond. Les stratégies seront comparées à une stratégie de référence de type PI (Proportionnel-Intégral), développée par un étudiant de master. Dans un premier temps, sera prise comme hypothèse que l’énergie consommée pour la climatisation des bâtiments est réalisée en un seul point du réseau. Par la suite, l’approche méthodologique pourra être généralisée à des bâtiments consommant de l’énergie en différents points du réseau. Les stratégies de régulation – dont il conviendra de maîtriser le coût calculatoire avant d’en garantir l’implémentabilité – seront validées expérimentalement, grâce à un banc d’essai de laboratoire, puis implémentées in situ à Tetiaroa dans l’archipel de la Société, en Polynésie française.

Activity

- Modélisation du réseau d'eau froide (cas d'étude MAEVA, archipel de la Société, Polynésie française)
- Contrôle/commande avancé du réseau d'eau froide pour la climatisation des bâtiments
- Prédiction de la puissance consommée par les bâtiments
- Validation expérimentale des algorithmes développés

Your Profil

Skills

- Automatique avancée
- Identification des systèmes
- Apprentissage automatique/profond
- Optimisation numérique

Your Work Environment

Laboratoire PROMES, rambla de la thermodynamique, Tecnosud, 66100 Perpignan.
Thématique : CSPG (Centrales Solaires de Prochaines Générations).
Supervision : Julien Eynard (MCF), Driss Stitou (IR), Stéphane Grieu (PR).

Constraints and risks

Néant.

Compensation and benefits

Compensation

à partir de 2521€ brut mensuel, ajustable en fonction de l'expérience professionnelle sur des postes de niveau équivalent

Annual leave and RTT

44 jours

Remote Working practice and compensation

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

About the offer

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