Offre en lien avec l’Action/le Réseau : DSChem/– — –

Laboratoire/Entreprise : Laboratoire de Génie Chimique
Durée : 6
Contact : rachid.ouaret@toulouse-inp.fr
Date limite de publication : 2024-03-04

Contexte :
La distribution des fluides est un enjeu majeur des réacteurs gaz-liquide, notamment pour les
réacteurs de structures fines et de type monolithe. En effet, dans ces réacteurs, composés de
canaux millimétriques parallèles, aucune redistribution au cœur du réacteur ne peut
contrebalancer les défauts d’injection pouvant impacter la conversion et la sélectivité des
réactions en présence. Pour faire face à ce problème, des distributeurs innovants, obtenus par
impression 3D, ont été brevetés au Laboratoire de Génie Chimique, mais leur validation
nécessite de pouvoir caractériser les écoulements dans un grand nombre de canaux
simultanément. Un capteur résistif innovant a été mis au point au LGC pour caractériser en
temps réel, sans visualisation, des écoulements gaz-liquide dans un grand nombre de canaux
millimétriques parallèles. Un traitement de signal spécifique a été développé, mais il nécessite de
connaître a priori le régime d’écoulement dans chaque canal interrogé, ce qui s’avère complexe
avec les méthodes de traitement du signal classique. Par ailleurs, les signaux de tension délivrés
par le capteur regorgent d’informations non encore exploitées, comme l’amplitude du signal ou
des variations périodiques secondaires du signal, qui, mises en perspective, peuvent permettre
d’identifier le régime d’écoulement. La caractérisation des régimes d’écoulement peut être
abordée par les modèles d’apprentissage automatique (machine learning) en mettant en œuvre les
méthodes de classification. Ces modèles, de plus en plus utilisés dans la littérature de spécialité, visent à identifier qualitativement les régimes d’écoulement et/ou quantitativement les débits ou
les taux de vide, à partir de données caractéristiques de l’écoulement [1] ou de données indirectes
issues des capteurs [2], et ce dans différents types de réacteurs gaz-liquide (voir la revue de Yann
et al. 2018 [3]). Face à ces possibilités, ce stage s’inscrit dans le cadre de l’utilisation des outils
de l’intelligence artificielle pour la caractérisation des écoulements confinés à bulles

Sujet :
Ce stage vise à développer des modèles utilisant l’intelligence artificielle pour compléter et
améliorer le traitement des informations issues d’un capteur résistif développé au LGC, afin
d’étendre sa gamme d’application et d’ainsi caractériser au mieux les écoulements et la
maldistribution dans des réacteurs structurés. Le stage s’inscrit dans le volet de modélisation par
les modèles d’apprentissage automatique et visera à identifier les critères d’entrée
(caractéristiques du signal à exploiter) et à évaluer les performances de différents modèles sur les
données recueillies. Ce stage vise à :
● identifier les paramètres d’entrée pertinents (caractéristiques du signal à extraire, ou
signal temporel complet) pour alimenter les modèle de l’apprentissage statistique. Ceci
nécessite de :
○ collaborer avec un autre stage relatif au volet collecte des données ;
○ tester les outils statistiques classiques permettant de hiérarchiser les variables
d’entrée selon leur importance.
● mettre en œuvre les modèle d’apprentissage pour la classification des régimes
d’écoulement.
● Prédire les régimes d’écoulement, le taux de vide et/ou la vitesse de bulles

ÉTAPES DU TRAVAIL ATTENDU
1. Synthèse bibliographique des publications abordant l’identification et la caractérisation
des régimes d’écoulement,
2. Élaboration d’une stratégie d’analyse innovante des données issues des capteurs pour
les ’écoulements gaz-liquide
3. Mise en œuvre des modèles de données (apprentissage statistique, …)
4. Rédaction d’un rapport récapitulatif

Profil du candidat :
Niveau master 1 ou 2 (2ᵉ année ou 3ᵉ année en cycle d’ingénieur)
● Connaissances approfondies en apprentissage automatique (Réseaux de Neurones, …)
avec une bonne maîtrise de la programmation (i.e. Python, R et/ou Matlab),
● Bases en science physique sont très appréciées.
● Maîtrise de l’anglais, motivation, persévérance, curiosité.

Formation et compétences requises :
Statistique appliquée,
Informatique
Traitement du signal

Adresse d’emploi :
Le stage se déroulera au Laboratoire de Génie Chimique (LGC) situé à TOULOUSE (31)
(https://lgc.cnrs.fr), pendant 6 mois, et sur un rythme hebdomadaire de 35h/semaine. La
gratification est de 4,35€ par heure de présence active. Le travail de stage sera directement
encadré par le LGC de Toulouse, et fera l’objet de réunions d’avancement hebdomadaires.

Document attaché : 202402011131_Offre_stage_projet_ETI_2024_vf.pdf