Job
PhD position
Thèse : Conception et caractérisation de nouveaux fluides énergétiques pour centrales thermiques et pompes à chaleur à l’aide de modèles génératifs d’intelligence artificielle
Background
Cette thèse vise à concevoir et à caractériser de nouveaux fluides de travail pour cycles thermodynamiques, à l’aide de modèles génératifs d’IA, pour améliorer le rendement énergétique des centrales thermiques et des pompes à chaleur. Ces nouveaux composés chimiques sont des fluides répondant aux critères de transformation chimique du type "A2 ⇄ 2A", lorsqu'ils sont soumis à des variations de température et de pression dans les unités du cycle thermodynamique. Il s’agit donc de fluides réactifs. Lors de cette thèse, des modèles d'intelligence artificielle seront développés, tels que des encodeurs variationnels automatiques (VAE) et des réseaux antagonistes génératifs (GAN), pour caractériser et générer ces composés chimiques innovants.
Objective, methodology and progress of thesis work
Le projet débutera par la construction et l'entraînement de modèles génératifs qui utiliseront des représentations moléculaires (comme les chaînes SMILES) pour explorer l'espace chimique. Ces modèles permettront de générer des candidats moléculaires potentiels et de simuler leurs transformations sous des conditions spécifiques de température et de pression. Une validation des propriétés thermodynamiques et de la stabilité des composés générés sera réalisée à l'aide d'outils de chimie computationnelle (e.g., RDKit, calculs semi-empiriques). L'approche sera complétée par l'utilisation de GAN pour diversifier et comparer les résultats obtenus avec ceux des VAE.
La thèse s'inscrit dans le cadre du projet de recherche SPARTA, financé par le programme France 2030 et dirigé par NEEXT Engineering. Ce projet est réalisé en collaboration avec le laboratoire LRGP du CNRS et l'industriel EDF Arabelle Solutions. En s'appuyant sur les résultats préliminaires du projet REACHER, financé par le Conseil Européen de la Recherche, le projet SPARTA a pour objectif de démontrer, jusqu'au niveau de maturité technologique 6 (TRL6), comment l'utilisation de fluides de travail réactifs peut améliorer l'efficacité des centrales électriques par rapport à l'utilisation de fluides inertes.
- La thèse permettra de proposer de nouveaux fluides énergétiques répondant à des critères spécifiques de performance et de durabilité, ouvrant la voie à des améliorations significatives des rendements énergétiques dans le secteur des centrales thermiques et des pompes à chaleur.
- Le candidat recherché doit posséder de solides compétences en intelligence artificielle, ainsi qu'une expertise en programmation, notamment en Python et dans l'utilisation des bibliothèques de deep learning. Une connaissance approfondie des principes de la thermodynamique des fluides et de la simulation moléculaire sera également appréciée.