Dynamiques de consortiums microbiens en compétition dans le contexte du stockage souterrain d’hydrogène : approche couplée expérimentation-modélisation

Avec l’essor du stockage souterrain d’hydrogène, il devient crucial d’anticiper l’évolution des communautés microbiennes susceptibles d’interagir avec l’hydrogène injecté. Cette thèse vise à développer un modèle mécanistique décrivant la compétition entre souches microbiennes dans des environnements souterrains riches en H₂. Le travail s’articulera autour d’expériences en flacons (batchs microbiens), de modélisation de la dynamique des consortiums, et de simulations de scénarios réalistes de stockage.
La première phase consistera à étudier le comportement de deux souches microbiennes aux métabolismes contrastés (méthanogène et ferriréductrice) en conditions contrôlées et à différentes températures. La deuxième phase visera à développer un modèle générique intégrant des effets trophiques, inhibiteurs et les contraintes du milieu (ressources, température, …). Enfin, l’outil sera appliqué à des scénarios souterrains réalistes pour évaluer la stabilité, la résilience ou les dérives microbiennes possibles.
Ce sujet s’inscrit dans une approche interdisciplinaire mobilisant microbiologie, physico-chimie et modélisation pour comprendre le devenir de l’hydrogène en contexte de stockage en milieu poreux.

Mots clefs : Microbiologie environnementale, consortiums microbiens, modélisation biologique, compétition microbienne, stockage souterrain d’hydrogène, expériences batch

• Directeur de thèse    Pr. François Guyot, MNHN Paris, ORCID : 0000-0003-4622-2218
• Ecole doctorale    ED227 DIVONA, Sorbonne Université
• Encadrant IFPEN    Dr. Arnaud PUJOL, ORCID : 0000-0002-0611-5832
• Localisation du doctorant    IFPEN, Rueil-Malmaison, France  
• Durée et date de début    3 ans, début au cours du quatrième trimestre 2026
• Employeur    IFPEN
• Qualifications    Master en microbiologie, écologie microbienne, biogéochimie ou biologie des systèmes
• Connaissances linguistiques    Anglais niveau B2 (CECR)
• Autres qualifications    Appétence pour la modélisation scientifique et le codage sous Python. Une expérience en expérimentation ou en modélisation des dynamiques biologiques est un atout. Autonomie, rigueur et curiosité sont attendues
• Autres informations    Collaboration et expérimentations prévues à Université Paris-Saclay

Pour postuler, merci d’envoyer votre lettre de motivation et votre CV à l’encadrant IFPEN indiqué ci-dessous.