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Contrat doctoral en Physico-Chimie Théorique (H/F) : Développement d'un potentiel minéraux argileux/molécules organiques à partir d'une approche de machine learning

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
Français - Anglais

Date Limite Candidature : jeudi 14 juillet 2022

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Informations générales

Référence : UMR5306-PIEMIG-002
Lieu de travail : VILLEURBANNE
Date de publication : mardi 24 mai 2022
Nom du responsable scientifique : Pierre Mignon
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Dans le contexte de contamination environnementale par des polluants émergents, les interactions de contaminants organiques émergents avec les minéraux finement divisés contrôlent dans une large mesure leur devenir dans les eaux de surface et souterraines, leur accumulation, leur dégradation et leur réutilisation dans les différents cycles d'activités humaines. En particulier, les argiles sont des solides environnementaux naturellement abondants avec de grandes capacités d'adsorption, utilisées comme matériau à faible coût pour l'élimination des polluants dans les stations de traitement de l'eau. Ils ont fait l'objet de nombreuses études portant sur les mécanismes d'adsorption des substances organiques à la fois par des approches expérimentales [1–3] et/ou théoriques [3–5]. Les connaissances théoriques, en soutien aux observations expérimentales, fournissent une description précise des interactions moléculaires à l'origine des processus d'adsorption, mais en réalité, un compromis doit être fait entre la précision du modèle utilisé et la taille du modèle/temps de simulation nécessaires à l'analyse.
L'objectif du projet de thèse est de développer un nouveau potentiel atomique pour décrire les interactions moléculaires entre les argiles smectites et les contaminants organiques à partir d'une approche de machine learning. Des potentiels machine learning (MLP) prometteurs, combinant la précision et la flexibilité des calculs de structure électronique et la vitesse des potentiels classiques, ont déjà montré qu'ils donnaient des résultats fiables pour plusieurs systèmes [6,7]. Le MLP sera développé de manière progressive en augmentant la complexité du système, en effectuant des calculs de dynamique moléculaire ab-initio pour l'ensemble de données d'entraînement et des tests réguliers. Une double validation du modèle sera faite par confrontation avec des mesures expérimentales réalisées par le partenaire collaboratif expérimenté de l'Université de Grenoble.
1. Aristilde, L.; Lanson, B.; Charlet, L. Langmuir 2013, 29, 4492–4501.
2. Aristilde, L.; Lanson, B.; Miéhé-Brendlé, J.; Marichal, C.; Charlet, L. J. Colloid Interface Sci. 2016, 464, 153–159.
3. Corbin, G.; Vulliet, E.; Lanson, B.; Rimola, A.; Mignon, Minerals 2021.
4. Mignon, P.; Navarro-Ruiz, J.; Rimola, A.; Sodupe, M. ACS Earth Space Chem. 2019, 3, 1023–1033.
5. Mignon, P.; Sodupe, M. J. Phys. Chem. C 2013, 117, 49, 26179–26189.
6. Pinheiro, M.; Ge, F.; Ferré, N.; Dral, P.O.; Barbatti, M. Chem. Sci. 2021, 12, 14396–14413.
7. Behler, J. Angew. Chem. Int. Ed. 2017, 56, 12828–12840.
8. Lam, J.; Abdul-Al, S.; Allouche, A.-R. J. Chem. Theory Comput. 2020, 16, 1681–1689.
9. Laurens, G.; Rabary, M.; Lam, J.; Peláez, D.; Allouche, A.-R. Theor Chem Acc 2021, 140, 66.

Contexte de travail

Equipe Physico-Chimie Théorique de l'Institut Lumière Matière, UMR 5306, Université Lyon1 en collaboration avec le laboratoire Institut des Sciences de la Terre, Université Grenoble-Alpes. Encadrants : Pierre Mignon et Abdul Rahman Allouche.

Contraintes et risques

La thèse sera rattachée à l'école doctorale PHAST de l'université de Lyon.
Quelques déplacements ponctuels à Grenoble auront lieu + participation à des conférences internationales.

Informations complémentaires

Le/la candidat/e devra être titulaire d'un diplôme de Master 2 ou d'ingénieurs en Physique, Chimie-Physique, Matériaux, nanosciences. Le poste nécessite de solides connaissances en Physique et Chimie avec si possibles des expériences en simulations atomistiques et des aptitudes à la programmation (Python, C, bash) seront très appréciés. Nous recherchons un/e jeune chercheur/e qui saura s'impliquer dans son projet, curieux/se, ayant une certaine autonomie et une forte motivation pour développer des compétences en programmation et analyses de données dans le domaine de de simulations atomistiques. De bonnes aptitudes à la communication orale et écrite sont également demandées.

Les candidatures devront inclure un CV détaillé (parcours, expériences dans le domaine ou autres, …), une/des lettres de référence (personnes susceptibles d'être contactées), un résumé d'une page du mémoire de master, les notes de Master 1 et 2 ou d'école d'ingénieur. De plus une lettre de motivation d'une page est demandée.

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