Chercheur F/H en calcul scientifique

L’Université de Technologie de Compiègne recrute un chercheur contractuel F/H en calcul scientifique pour le Laboratoire de Mathématiques Appliquées - Département Génie Informatique, dans le cadre du projet ANR NumOpTES.

Le projet NumOpTES – Modélisation numérique et optimisation pour le stockage d’énergie vise à optimiser les systèmes de stockage d’énergie thermique (SET) utilisant des matériaux à changement de phase (PCM), en améliorant leur conductivité thermique sans dégrader leur capacité de stockage.

Pour ce projet, le chercheur contractuel participera à la conception de SET innovants, utilisant des PCMs bon marché. Ces matériaux, bien que très capacitifs, présentent une faible conductivité thermique, que l’on cherche à améliorer par encapsulation de catalyseurs métalliques fortement conducteurs de la chaleur.

Mission

La personne recrutée contribuera au développement d’outils numériques pour simuler le changement de phase, optimiser la répartition de capsules conductrices dans le matériau de stockage, en utilisant des méthodes modernes telles que les modèles d’ordre réduit (ROMs) et/ ou les réseaux de neurones (PINNs) et valider les résultats par comparaison avec des données expérimentales.

Activités

• Développement et implémentation de méthodes numériques dans le code open source FreeFEM++ (éléments finis, optimisation de forme).

• Intégration de techniques des méthodes combinant les réseaux de neurones à la modélisation physique (PINNS, en anglais).

• Validation pour des géométries pertinentes.

• Rédaction de publications scientifiques et présentation des résultats dans des réunions de projet et conférences.

Contexte

Les systèmes de stockage d'énergie thermique (SET) visés utilisent des matériaux à changement de phase, fortement capacitifs (quantité très élevée de chaleur stockée). Les matériaux bon marché souffrent généralement d’une faible conductivité thermique. C’est un inconvénient important dans l’extraction de l’énergie thermique en cas de besoin. Il convient de résoudre cet écueil ou à défaut de réduire ses effets. L'encapsulation d'un matériau hautement conducteur dans le support SET est une opportunité pour ‘designer’ un système composite compétitif qui améliore considérablement le cycle remplissage/stockage/extraction de chaleur. La question délicate est : comment disséminer ces capsules pour améliorer la conductivité effective sans altérer la capacité de stockage thermique élevée des PCM ?

Informations complémentaires

Type de contrat et dates prévisionnelles de recrutement

Contrat à durée déterminée – durée prévue 12 mois - à pourvoir dès que possible et jusqu’au 08/01/2027 au plus tard

Salaire mensuel brut

Selon expérience et financement

Volume horaire

1 607 heures/an

Environnement et contexte de travail

La personne recrutée exercera son activité au sein du Laboratoire de Mathématiques Appliquées LMAC/GI et viendra renforcer l’équipe dans ses activités de recherche et de développement dans un environnement scientifique stimulant et interdisciplinaire. L’équipe de recherche, impliquée dans plusieurs projets nationaux, offre un cadre propice à la valorisation scientifique.

La personne recrutée rend compte à la responsable UTC du projet et entretient un dialogue régulier avec celle-ci et l’ensemble des interlocuteurs concernés.

Ce projet s’inscrit dans un contexte énergétique où la contribution du stockage thermique est appelée à croître. C’est un enjeu d’avenir pour mieux adapter la production et la consommation de l’énergie dans le temps et dans l’espace.

Ce recrutement bénéficie d’un financement de l’Agence Nationale de la Recherche (ANR).

Diplôme, formation et habilitation :

Diplôme : doctorat

Domaine de formation : mathématiques appliquées, calcul scientifique, énergétique (bonus)

Connaissances et compétences opérationnelles

Méthodes numériques, calcul scientifique, programmation et validation

Connaissances en modélisation thermique appréciées

Pratique de bon niveau de logiciels de calcul numérique (idéalement FreeFem++)

Expérience souhaitée dans l’optimisation et/ou les réseaux de neurones appliqués à la physique

Intérêt pour la recherche interdisciplinaire entre physique, mathématiques appliquées et data science.