Post doctorat – Carnot numérique 2020

Les média fibreux filtrant sont utilisés très couramment pour filtrer les particules dans les centrales de traitement d’air, et contribuent ainsi à l’amélioration de la qualité de l’air intérieur. Or les propriétés de ces média (et leurs variations dans le plan et / ou dans l’épaisseur du média) influent fortement sur les performances des filtres, et notamment leur consommation énergétique. En conséquence, il est très important de chercher à évaluer le caractère hétérogène (i.e. l’importance de variations de propriétés dans le plan du média) et anisotrope des propriétés structurelles des média fibreux filtrants, afin notamment d’alimenter et améliorer les modèles de perméabilité utilisés pour prédire la perte de charge générée par les média.

L’objectif de ce post doctorat est de développer une méthodologie permettant de caractériser la structure poreuse (porosité et taille de pores) et fibreuse (taille et orientation des fibres) de média fibreux filtrant à partir d’observations micro-tomographiques d’une zone du média fibreux, afin d’établir des cartographies 3D de ces paramètres pour la zone observée. Cette méthodologie s’appuie sur une caractérisation par micro-tomographie aux rayons X du média, suivie de la segmentation des séquences spatiales d’images 2D obtenues par micro-tomographie, et de traitements adaptés en fonction des paramètres recherchés. L’idée principale est d’une part de comparer les paramètres ainsi caractérisés à échelle locale et ceux pouvant être évalués à échelle globale par d’autres méthodes expérimentales, et de les compléter par des champs de paramètres 3D inaccessibles par d’autres méthodes.

Les modèles de perméabilité classiquement utilisés pour prédire la perméabilité des média fibreux filtrants prennent généralement en compte leur porosité moyenne ainsi que le diamètre moyen des fibres. La segmentation de séquences spatiales d’images 2D issues d’une analyse micro-tomographique d’un échantillon de média fibreux permet non seulement de déterminer sa porosité moyenne, mais également d’évaluer les variations locales de porosité dans le plan du média, et ainsi d’enrichir les modèles de perméabilité. De plus, la porosité étant constituée par l’ensemble des vides d’un matériel, il est logique de penser qu’une observation 3D des pores (après reconstruction 3D des images 2D) peut permettre la détermination des dimensions caractéristiques 3D des vides entre les fibres et donc de donner des mesures locales exhaustives des dimensions de la porosité.

La segmentation d’une reconstruction 3D d’une zone de média fibreux issue d’une analyse micro-tomographique doit également permettre d’améliorer la caractérisation de sa distribution en taille de fibres. En effet, cette dernière est généralement obtenue par traitement d’images sur la base d’observations de MEB (Microscopie Électronique à Balayage), qui ne permettent d’observer que les fibres présentes sur les 2 faces du média. De même, l’orientation locale des fibres constituant le média, directement liée au procédé de fabrication du média, est un paramètre particulièrement intéressant dans la mesure où elle définit le niveau d’anisotropie du média. Une telle analyse de la structure fibreuse des média fibreux doit permettre d’une part de mieux caractériser la distribution en taille de fibres nécessaire aux modèles de perméabilité, et de les enrichir par l’évaluation du caractère anisotrope des média d’autre part.

Ces travaux seront réalisés sur la base de données expérimentales déjà disponibles au Département Systèmes Énergétiques et Environnement, autrement dit pour un même média fibreux filtrant : images brutes issues d’une analyse micro-tomographique aux rayons X, porosité moyenne déterminée par porosimétrie au mercure, et distribution en taille de fibres obtenues par traitement d’images MEB.

Profil

Le candidat ou la candidate doit être titulaire d'un diplôme de docteur en traitement d’image, informatique ou un domaine lié, ayant trait à la segmentation et reconstruction 3D de séquences spatiales 2D d’images, ou d’un diplôme d’ingénieur ou master de recherche avec 3 ans d’expérience dans le domaine. Une solide formation en traitement d’image et programmation (C, C++, Python, Java, MatLab ...) sont nécessaires, ainsi qu’un bon niveau d’anglais (C1 voire C2). L’expérience en visualisation 3D serait un plus.

Le candidat ou la candidate recevra une formation sur les fondements des techniques expérimentales de caractérisation des propriétés des filtres fibreux, dans l’objectif de faciliter les échanges avec les spécialistes de cette discipline d’une part, et d’avoir l’autonomie nécessaire pour tester des idées et comprendre les résultats d’autre part.

Type de contrat

CDD.

Dates

Du 02 mars au 31 décembre 2020.

Procédure de candidature

Pour postuler les candidats doivent envoyer à l’adresse email carnot-iti-dsee@imt-atlantique.fr :

• un CV détaillé
• une lettre de motivation,
• un résumé de la thèse de doctorat,
• PV de la soutenance de thèse,
• copies des diplômes,
• deux lettres de recommandation.

Les candidatures incomplètes ne seront pas traitées.