Les sujets de thèse d’IFPEN pour la prochaine rentrée sont en ligne.
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305 Sujet(s) de thèse
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La prise en compte des différentes sources d’incertitudes dans la conception de systèmes est cruciale dans les applications intéressant IFPEN dans le domaine de la transition énergétique : par exemple pour l’optimisation des performances d’un moteur électrique ou pour la fiabilité d’une éolienne offshore.
Les procédés catalytiques jouent un rôle clé dans de nombreuses industries et l'optimisation de ces systèmes reste un défi de taille. Combiner les performances exceptionnelles de la catalyse homogène avec la facilité de mise en œuvre de la catalyse hétérogène constitue un enjeu majeur.
Les batteries au lithium sont de plus en plus utilisées mais elles peuvent présenter un risque important d’emballement thermique en cas de dommages mécaniques, surchauffe, court-circuit...
Actuellement, la majeure partie de l’H₂ industriel est issue du gaz naturel et du pétrole, générant d’importantes émissions de CO₂.
Les déchets plastiques marquent profondément notre ère. En conséquence, les efforts de recherche sur des technologies de recyclage s’intensifient.
Contexte : Actuellement, seuls 10 à 20 % des catalyseurs industriels en fin de vie sont réutilisés. Or, ils contiennent des métaux critiques (Ni, Co) et la gestion de ces ressources est de plus en plus tendue et réglementée. Ainsi, le recyclage des catalyseurs émerge comme un défi majeur, tant sur le plan environnemental qu’économique.
Le renforcement réglementaire sur la consommation de carburants d’origine fossile suscite actuellement un fort dynamisme sur le marché des bio-huiles issues de procédés de liquéfaction ou de pyrolyse.
Contexte
La gestion des ressources en eau est un enjeu sociétal majeur rendu d’autant plus prégnant par le changement climatique en cours.
IFPEN a pour ambition de se positionner pour proposer des procédés innovants, plus propres et plus efficaces. La thèse proposée s’inscrit dans le cadre de la mise en œuvre et de l’optimisation de l’extraction liquide-liquide pour la récupération de métaux dans le contexte du recyclage de batteries.
Le sujet de thèse proposé porte sur le développement d’approches de modélisation hybride, dans lesquelles les lois physiques sont combinées à des méthodes de type machine learning guidées par les données.
Le recyclage des déchets plastiques est un enjeu environnemental majeur. Bien que les réglementations européennes initient des changements d’ampleur en termes de collecte et d’incorporation de matières recyclées, les solutions technologiques pour le recyclage de flux si complexes restent encore à développer.