Rueil-Malmaison

Incomplete factorization and resolution of triangular systems for fine-grained parallelism computers

The evolution of computing brings up two very important trends: the proliferation of cores in processors and generalization of SIMD processing units. To exploit the full computing power provided by these developments the use of fine grain parallelism is essential. The problem is that many of parallel computing algorithms are not designed for fine-grained parallelization and the question arises as to develop these algorithms or find new ones to effectively leverage these processors.

Relations entre la structure moléculaire et les propriétés mécaniques et physico-chimiques des polymères semi-cristallins

La thèse proposée entre dans le cadre d’un partenariat entre IFP Energies nouvelles, le Laboratoire de Chimie Physique d’Orsay et la société Materials Design. Elle vise à développer un workflow numérique basé sur différentes techniques de simulation moléculaire atomistique dans le but de caractériser les propriétés d’usage de matériaux polymères utilisés dans divers secteurs industriels.

Etude multi-échelle des processus du transport réactif : Modélisation numérique avec maillage adaptatif d'une fuite de CO2 dans un aquifère carbonaté

Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet Aquifer-CO2Leak, visant à préciser les effets physico-chimiques induits par une fuite de CO2 issue d’un site de stockage géologique. Dans ce contexte, la simulation du transport réactif est un outil intéressant, puisqu’il permet de modéliser la migration de CO2 dans le sous-sol et ses conséquences géochimiques (variations de pH, dissolution / précipitation de minéraux,…). Toutefois, la résolution de ce système complexe, non linéaire, couplant les phénomènes d’écoulement et de réactivité, entraine de couteux temps de calcul.

Exploration du potentiel du machine learning pour améliorer la prédictivité des calculs CFD

Les approches RANS, standard des calculs CFD dans l’industrie, sont limitées par le manque de représentativité lié à la nécessaire modélisation de l’ensemble du spectre turbulent. Ainsi, les modèles de turbulence sont limités par les hypothèses simplificatrices utilisées lors de leur formulation à partir d’une compréhension détaillée des principaux phénomènes physiques impliqués. Cela limite leur capacité à reproduire tous les phénomènes et interactions complexes rencontrés dans des situations réelles. 

Identification et compréhension des mécanismes de déstabilisation colloïdale dans les procédés géothermiques

Le bassin parisien est exploité depuis les années 70 pour son potentiel en géothermie dans des réservoirs carbonatés du Dogger et actuellement le nombre d’installation atteint la saturation. L’exploitation de nouvelles cibles dans les grés du Trias est à ce jour risquée du fait de problèmes d’injection rapportés dans les années 80 et qui n’ont pas à ce jour été bien compris. L’objectif de la thèse est d’apporter des réponses au problème industriel du bouchage des puits lors de l’injection de saumures filtrées.

Modélisation des équilibres de phase de solutions salines concentrées pour les énergies renouvelables

De nombreuses applications dans le domaine des nouvelles énergies (batteries, biomasse, géothermie, …) nécessitent de bien comprendre le comportement de solutions contenant de fortes teneurs en sel, et leur impact sur les équilibres de phase. Or, les données expérimentales d’équilibre sont souvent absentes dans les domaines d’application visées, et un modèle prédictif est donc nécessaire pour extrapoler le comportement attendu. 

Méthodes d’Apprentissage pour l’Accélération des Simulations Numériques

Les simulations numériques sont un outil essentiel pour la modélisation de processus physiques complexes. Les simulateurs modernes implémentent des algorithmes complexes résolvant des systèmes d’équations non-linéaires ou aux dérivées partielles. Ces calculs produisent de grandes quantités de données souvent inutilisées dans la résolution de futurs problèmes similaires. L’objectif de cette thèse d’accélérer les simulateurs numériques en exploitant l’apport de ces données par apprentissage automatique.

Mise en œuvre d’une approche d’optimisation topologique « composite » poro-diffuso-mécanique pour les matériaux architecturés à usage fonctionnels.

Le développement de nouvelles technologies dans le domaine de l’énergie nécessite la mise en œuvre d’échangeurs thermiques : refroidissement des moteurs électriques ou des nouveaux systèmes énergétiques,  stockage de la chaleur pour le stockage d’énergie par AACAES, ou d’échangeurs électrochimiques pour le stockage par batterie. IFPEN s’implique depuis des années dans ces nouveaux domaines de la transition énergétique, à la fois sur des aspects technologiques et sur des aspects scientifiques plus fondamentaux.

Méthodologie de Caractérisation d’un Système de Refroidissement Liquide pour Machines Electriques

Le contexte social, politique et environnemental actuel impose des réductions importantes des émissions de gaz à effet de serre, en particulier le CO2, ainsi que des émissions de gaz polluants liés au transport. IFP Energies nouvelles développe des solutions technologiques innovantes dans une perspective de réduction des émissions de CO2 et d’émission polluantes.