Les sujets de thèse d’IFPEN pour la rentrée 2025 sont en ligne.
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257 Sujet(s) de thèse
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La simulation du transport réactif en milieu poreux est un enjeu majeur pour de nombreux projets IFPEN, notamment en relation avec les nouvelles énergies du sous-sol comme la séquestration du CO2, la géothermie et le stockage d’hydrogène.
Le marché de la voiture électrique est en très forte croissance et cela nécessite la mise au point de techniques expérimentales d’étude des matériaux composant les batteries.
Les tendances économiques, géopolitiques et sociales, outre les préoccupations environnementales bien légitimes, peuvent précipiter l'adoption de mesures législatives en vue de la substitution partielle du diesel par des carburants moins polluants dans un avenir proche.
Les machines synchrones à aimants permanents sont souvent utilisées dans les applications d’électrifications du transport à cause de leur couple volumique élevé. Le pilotage de ces machines nécessite de connaitre avec précision la vitesse et la position du rotor.
Afin de mieux appréhender les comportements de procédés physiques, IFPEN développe ou utilise un grand nombre de simulateurs numériques. Ces modèles numériques sont utiles pour reproduire des phénomènes que l’on souhaite étudier dans des conditions expérimentales ou physiques difficiles à reproduire.
Ce travail s’inscrit dans un projet réunissant deux laboratoires de l’Université de Lorraine (LCPME) et IFPEN. Ce projet vise à quantifier l’efficacité de traitements biocides pour des applications en géothermie.
Depuis quelques années se multiplient dans le monde des plans de déploiement de l’hydrogène pour décarboner l’économie.
L’écoulement au sein d’une ferme éolienne est complexe et difficile à prédire. Sa compréhension est cependant primordiale pour le design et l’optimisation des parcs. Pour le design, des modèles analytiques, très rapides, sont utilisés.
La simulation numérique est un outil stratégique puisqu'indispensable à la recherche et à de nombreuses applications industrielles qui requièrent la résolution d'écoulements multiphasiques.
The purpose of this doctoral project is to broaden the understanding of the conditions for a massive deployment of emerging CDR technologies in a market environment.
Les méthodes d'apprentissage basées sur les architectures neuronales permettent de résoudre des problèmes de classification et de segmentation avec des performances pour l'instant non égalées dans le domaine du traitement d'images et de la vision par ordinateur.
IFPEN and the Utrecht University call for qualified candidates for a PhD project, entitled: “Fluid-Flow and Fluid-Rock Interactions during the Dinarides collisional orogenesis: Implications on geo-resources and sustainable development.” This project is based on the previously acquired field-knowledge and numerical models, which will be the start