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Doctorant en détection et identification des événements extrèmes dans des flammes par méthodes Deep Learning (ERC advanced grant SCIROCCO) (H/F)

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Informations générales

Référence : UMR5502-THIPOI-002
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : lundi 8 avril 2019
Nom du responsable scientifique : Dr Thierry POINSOT
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 2 octobre 2019
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

L'IMFT recrute des doctorants dans le cadre du programme SCIROCCO (Advanced Grant, European Research Council) qui démarrera en octobre 2019. Ce programme de cinq ans a pour objectif d'étudier l'emploi de la combustion de l'hydrogène pour stocker les énergies renouvelables (voir contexte).
Le projet SCIROCCO s'appuie sur deux laboratoires Toulousains: l'Institut de Mécanique des Fluides de Toulouse et le CERFACS. L'objectif est de développer des méthodes de type Deep Learning (DL) techniques pour des chambres de combustion (destinées à être employées pour le stockage d'énergies renouvelables): à partir de signaux temporels (par exemple le bruit ou la lumière émis par la combustion), la tâche du réseau de neurones sera de reconnaitre si la chambre est proche d'états critiques comme le blow-off (un régime où la flamme va totalement s'éteindre), les instabilités (un régime où la flamme pulse) ou le flashback (un régime où la flamme remonte l'écoulement). Dans SCIROCCO où l'hydrogène va être introduit dans des chambres existantes, on s'attend à des événements de ce type car la combustion de l'hydrogène est totalement différente de celle des hydrocarbures fossiles habituels. Il sera donc nécessaire de détecter ces évènements pour pouvoir les contrôler. Pour l'apprentissage du réseau, les expériences de l'IMFT seront répétées pour de nombreuses géométries de chambres différentes construites par impression 3D. De nombreux systèmes d'injection seront imprimés en 3D et testés en combustion (entre 30 et 50). On introduira dans les différents tests, des variations géométriques mimant des systèmes légèrement usés ou sujets à des tolérances de construction pour que le réseau apprenne aussi à reconnaitre des chambres de combustion différentes de la configuration nominale. Le projet a une grosse part expérimentale à l'IMFT mais nécessitera aussi une formation aux méthodes de type Deep Learning techniques qui sera donnée par le CERFACS. Des simulations des chambres IMFT sont aussi prévues grâce aux outils numériques du CERFACS (intecocis.inp-toulouse.fr) qui permettront une analyse croisée expérience / simulation des résultats. Le projet sera effectué au sein de l'équipe de l'ERC advanced grant SCIROCCO qui devrait compter jusqu'à 10 personnes travaillant sur le thème de la combustion de l'hydrogène.

Contexte de travail

Le cadre de SCIROCCO est l'utilisation de l'hydrogène comme moyen de stockage des énergies renouvelables. Stocker ces énergies est indispensable pour pouvoir augmenter leur contribution dans le mix énergétique. Ce stockage peut être effectué en créant de l'hydrogène (à partir de l'électrolyse de l'eau et d'électricité renouvelable par exemple) et en le stockant jusqu'au moment où les besoins en énergie montent et où cet hydrogène peut être brûlé (en produisant de l'eau et sans émettre de CO2) pour fournir chaleur ou travail. SCIROCCO se focalise sur cette phase de combustion où les extraordinaires propriétés de H2 permettent de contrôler et d'optimiser les chambres de combustion actuelles en injectant de l'hydrogène à des endroits bien choisis. Le travail est théorique, expérimental (à l'IMFT) et numérique (au CERFACS). Il s'intègre directement dans les nombreux axes de recherche et de développements actuels sur l'hydrogène où il permettra de couvrir les études fondamentales sur sa combustion.

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