Les doctorants

Sur cette page vous pouvez consulter les pages des doctorants IFPEN contenant des éléments sur leur parcours académique et des informations qu’ils ont souhaité partager.

156 Doctorants

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Edouard BEUDY

Doctorant en Biotechnologies
CV
Promotion 2021-2024
Rôle du potentiel redox sur le métabolisme de souches de Clostridium

Claire BIZON MONROC

Promotion 2021-2024
Apprentissage par renforcement profond avec contraintes et démonstrations

Yacine BOUDJEMA

CV
Promotion 2021-2024
Effet du catalyseur zéolitique, de la nature du sucre sur les mécanismes de transformation des sucres

Théo BRIOLET

CV
Promotion 2021-2024
Etude expérimentale intégrée de l’impact de l’altération des roches sur leurs propriétés hydromécaniques

Stefano COLLINS

PhD in Chemical Engineering
CV
Promotion 2021-2024
Comprendre les relations structure-transport dans des catalyseurs hétérogènes par des techniques de résonance magnétique

Jérémy CREUX

Ingénieur doctorant en génie électrique
Promotion 2021-2024
Modélisation hautes fréquences des machines synchrones à aimants, Application à la détection précoce des défauts inter-spires et des défauts de désaimantation

Sonia Alejandra DIAZ URREA

Promotion 2021-2024
Impact d’un confinement mécanique sur la perméation dans des membranes polymères

Abdelkader DIB

CV
Promotion 2021-2024
Estimation of instantaneous pollutant emissions (and energy consumption) from road transportation through coupling mesoscopic traffic modeling and speed profile generation

Pauline DODINET

CV
Promotion 2021-2024
Interactions carbone-soufre dans les sédiments marins: Impact sur les émissions de méthane biogénique et géothermal dans le cas du Bassin de Guaymas (Golfe de Californie, Mexique

Sibylle DUVAL-DACHARY

Promotion 2021-2024
Evaluation du potentiel d’émissions négatives des technologies d’utilisation du CO2

Sarah FEHER

Promotion 2021-2024
Modélisation aux grandes échelles de la combustion dual-fuel

Noé FELLMANN

Doctorant en mathématiques appliquées: Statistiques
CV
Promotion 2021-2024
Analyse de sensibilité pour des problèmes d’optimisation sous incertitudes