Sujet de Thèse

IFPEN a l'ambition de devenir un acteur incontournable de la triple transition énergétique, écologique et numérique en proposant des solutions technologiques différenciantes en réponse aux défis sociétaux et industriels de l'énergie et du climat. La mise en place de nouvelles démarches méthodologiques couplant « data science et expérimentation » font partie des solutions en étude permettant une meilleure maitrise des outils expérimentaux. Les algorithmes d'apprentissage basés sur les séries temporelles, qui constituent la majeure partie des données générées, sont notamment en plein essor dans la littérature, qu'elles soient supervisées ou non supervisées (ARIMA, LSTM⬦). La problématique de pronostic et management de la santé (communément appelé PHM : Prognostics and Health Management) est d'un intérêt certain. Il s'agit d'une discipline qui s'intéresse aux mécanismes de dégradation des systèmes en vue de l'estimation de leur état de santé, de l'anticipation de leur défaillance et de l'optimisation de leur maintenance. Par exemple, sur une unité pilote il est très difficile d'obtenir des données lors de problèmes de fonctionnement, problèmes dont l'occurrence est croissante avec la grande variabilité des produits à traiter et des conditions opératoires à explorer. Cette thèse vise à surmonter ces défis en explorant des méthodologies basées sur les données. Le choix de cette approche se justifie par la vaste diversité des données disponibles à l'IFPEN. De nouveaux essais expérimentaux pourront également être menés en complément.

IFP Energies nouvelles IFP Energies nouvelles est un organisme public de recherche, d'innovation et de formation dont la mission est de développer des technologies performantes, économiques, propres et durables dans les domaines de l'énergie, du transport et de l'environnement. Pour plus d'information, voir notre site web (https://www.ifpenergiesnouvelles.fr/ifpen/presentation). IFPEN met à disposition de ses doctorants un environnement de recherche stimulant, avec des équipements de laboratoire et des moyens de calcul très performants. Outre une politique salariale et de couverture sociale compétitive, IFPEN propose à tous les doctorants de participer à des séminaires et des formations qui leur sont dédiés.