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:: Description de l'offre - IFP Energies nouvelles - Direction Chimie et Physico-chimie appliquées

 Incorporation du concept de connectivité dans homoGC-PPC-SAFT pour évaluer si on arrive à améliorer la description des multifonctionnels avec cette approche

IFP Energies nouvelles est un organisme public de recherche, d’innovation industrielle et de formation intervenant dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. Sa mission est d'apporter aux acteurs publics et à l'industrie des technologies performantes, économiques, propres et durables pour relever les trois grands défis sociétaux du 21e siècle : changement climatique et impacts environnementaux, diversification énergétique et gestion des ressources en eau. Son expertise est internationalement reconnue.

IFP Energies nouvelles poursuit 5 priorités stratégiques, indissociables et complémentaires dans l'accomplissement de sa mission d’intérêt général :

  • Produire à partir de sources renouvelables des carburants, des intermédiaires chimiques et de l'énergie
  • Produire de l’énergie en réduisant l’impact sur l’environnement
  • Développer des transports économes et à faible impact environnemental
  • Produire à partir de ressources fossiles des carburants et intermédiaires chimiques à faible impact environnemental
  • Proposer des technologies respectueuses de l'environnement et repousser les limites actuelles des réserves d'hydrocarbures

Son école d'ingénieurs, partie intégrante d'IFP Energies nouvelles, prépare les générations futures à relever ces défis.


Incorporation du concept de connectivité dans homoGC-PPC-SAFT pour évaluer si on arrive à améliorer la description des multifonctionnels avec cette approche

La conception de nouveaux procédés implique de pouvoir estimer avec une bonne précision le comportement en mélange d’un grand nombre de composants. Pour ce faire, IFPEN a développé un modèle prédictif, basé sur le principe de de contributions de groupes. Ce travail a été réalisé en estimant les valeurs des paramètres par comparaison avec le comportement de mélanges issus d’une base de données.

Cette comparaison est forcément limitée car les groupes ont été paramétrés famille chimique par famille chimique, alors que ces mêmes groupes peuvent être présents dans des molécules dites ‘multifonctionelles’ (contenant plusieurs groupes polaires), ou dans des mélanges non utilisés dans la régression. Dans ces cas les résultats sont souvent moins bons.

L’objectif du travail proposé est de développer une procédure de régression alternative sous la forme d’une méthode globale de paramétrage, en exploitant au maximum toutes les données disponibles des bases de données disponibles à IFPEN, afin de définir un jeu de paramètres le plus prédictif possible.

La prédictivité, dans ce contexte, est définie comme la capacité du modèle à représenter des systèmes qui n’ont pas été introduits dans la base de régression.

Dans ce but, le stage proposé aura principalement deux grandes parties :

  • Le développement d’un outil informatique qui automatise la transformation de données expérimentales contenues dans une base de données dans le format nécessaire pour réaliser des calculs ;
  • l’optimisation des paramètres du modèle thermodynamique avec les codes de calculs disponibles. Plusieurs scénarios seront évalués afin de permettre au modèle d’être le plus prédictif possible. Parmi les scénarios, on choisira les paramètres à régresser et la combinaison base de régression/ base de test.

Compétences attendues :

Modélisation, Programmation, Physico-chimie (thermodynamique)

Durée : 4-6 mois

 Informations

Type de contrat :  Stage
Début :  Entre février 2019 et juillet 2019
Durée :  6 mois
Région : Ile de France
Discipline : Biologie
Rémunération : Oui
 Contact

Référence annonce : R175 JC DE HEMPTINNE 26/10/2018
Contact : Jean-Charles De Hemptinne
Adresse :
1&4, avenue de Bois-Preau
92852  Rueil-Malmaison cedex
 


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