Rueil-Malmaison

Exploration de méthodologies pour la maintenance prédictive de machines électriques synchrones et de leurs onduleurs associés, intégrés dans un véhicule électrifié

En raison de l'introduction rapide et massive de véhicules électrifiés (Hybrid Electric Vehicle, Plug-In Hybrid Electric Vehicle, Electric Vehicle) sur le marché du transport routier dans un avenir proche, la fiabilité de fonctionnement des motorisations électriques et de leur électronique de puissances associées devient un enjeu industriel majeur. En effet, tout défaut de fonctionnement peut entraîner des surconsommations énergétiques, nécessiter des temps et des coûts d’immobilisation pour diagnostic et réparations, voire mettre en danger la sécurité des passagers.

Etude des facteurs génétiques impliqués dans la sécrétion d’enzymes chez les souches hyperproductrices de Trichoderma reesei

La production industrielle d’enzymes lignocellulolytiques par Trichoderma reesei, l’une des clés de voûte des procédés de production d’éthanol carburant à partir de biomasse lignocellulosique, est économiquement très contrainte, et dépend notamment de la capacité de cet ascomycète à sécréter de grandes quantités d’enzymes. Les souches hyperproductrices produisent un réticulum endoplasmique très développé si elles sont mises en présence d’un substrat inducteur de la production d’enzymes.

Acquisition et traitement de données physico-chimiques de composés de la biomasse par microfluidique HP-HT

Dans un contexte de développement durable, la production de carburants à partir de la biomasse semble une voie prometteuse mais les charges issues de ce procédé restent un défi majeur en raison de leur composition complexe et de la présence de nombreux produits oxygénés. Des données pour les propriétés physico-chimiques de ces nouveaux composés existent mais restent toutefois assez parcellaires. Les mesures de ces propriétés sont classiquement réalisées dans des cellules « Pression-Volume-Température » qui requièrent des volumes de produits importants.

Simulations Moléculaires Appliquées aux Batteries de Lithium

Dans le cadre des besoins de stockage d’énergie liés au développement des véhicules électrifiés de nombreuses études se sont intéressées aux batteries Li-ion, qui présentent des performances adaptées en termes de capacité et puissance par rapport à d’autres technologies de stockage réversible de l’énergie. Les principaux défis à relever pour les batteries Li-ion sont le coût, la sécurité et la durée de vie. Ce dernier défi est impacté par un phénomène de vieillissement qui provoque une perte de performance en termes d’énergie et de puissance.

Conception de facteurs de caractérisation d'impacts adaptés à la méthode d'Analyse du Cycle de Vie pour l'évaluation des rejets de carburants en altitude.

Les énergies renouvelables (EnR) constituent les vecteurs les plus adaptés pour répondre aux impératifs de protection de l’environnement et de réduction des émissions de gaz à effet de serre. Le secteur du transport aérien se positionne sur ces nouvelles énergies dans le cadre de son objectif de stabilisation des émissions de CO2 à partir de 2020 puis de la volonté de réduire de 50 % ses émissions de CO2 d’ici à 2050. Or, le secteur du transport aérien est en croissance et il devient donc impératif de trouver des solutions durables quant au choix des carburants utilisés.

Etude des mécanismes d’endommagement des formations lors de la réinjection des fluides géothermiques

La réinjection de fluides géothermiques après exploitation est souvent nécessaire pour assurer la durabilité du champ géothermique aussi bien d’un point de vue environnemental, via le stockage des fluides produits par l’exploitation, qu’économique par le maintien de la pression dans le réservoir.

Dimensionnement optimal d'équipements de production/consommation d'énergie distribués

Sous l’impulsion de la loi de transition énergétique pour la croissance verte, les investissement dans des systèmes de production/stockage d’énergie renouvelable distribuée sur le réseau électrique devrait s’intensifier dans les années à venir. Ces investissements sont en général rentables après  plusieurs années et leur niveau de rentabilité est incertain dû à la nature stochastique et intermittente de la production renouvelable.

Machine Learning appliqué au calcul des termes sources chimiques pour la simulation 3D d’écoulements réactifs

De nombreux domaines bénéficient actuellement du développement des méthodes d’apprentissage automatique, et la simulation numérique de la mécanique des fluides (CFD) ne fait pas exception. Dans ce contexte, une opportunité importante est la possibilité d’accélérer les calculs en remplaçant de coûteux solveurs numériques par des modèles statistiques équivalent, basés sur des méthodes de machine learning.

Méthodes d'optimisation stables et parallèles pour l'apprentissage avec de grandes données

La méthode du gradient stochastique est la technologie actuellement prédominante pour effectuer la phase d’entraînement des réseaux de neurones. Cette méthode exploite la structure spécifique de la fonction coût à minimiser dont on cherche le gradient. Par rapport à une méthode classique de descente, le calcul du vrai gradient est remplacé, en tant que moyenne sur le nombre de données, par un élément aléatoire de la somme, d’où la dénomination gradient stochastique.

Analyse d'incertitudes et calage de modèles pour la simulation d’écoulements en milieu urbain

Les émissions de polluants liées au transport ont des origines et des natures diverses. Les moyens de mesure par prélèvement permettent des mesures très localisées servant à estimer les concentrations locales et à reconstruire les champs à une échelle urbaine locale en utilisant des modèles de dispersion.