Optimisation des transports dans les couches de diffusion gazeuse des piles à combustible à mem[...]

CEA; Grenoble; Sur place; EUR 20 000 - 40 000; Plein temps

Résumé du poste

Le CEA propose une thèse innovante sur l'optimisation des transports dans les piles à combustible à membrane échangeuse de protons. Le candidat travaillera sur la modélisation avancée et l'intelligence artificielle pour améliorer les performances des systèmes énergétiques. Ce projet, en collaboration avec des experts internationaux, vise à développer des solutions à faible empreinte carbone et à réduire la pollution.

Qualifications

• Formation recommandée : Master 2 en électrochimie ou science des matériaux.
• Compétences en modélisation avancée et intelligence artificielle souhaitées.

Responsabilités

• Mettre en place une approche numérique pour optimiser les structures poreuses.
• Analyser l'influence des conditions d'exploitation sur les structures optimales.
• Collaborer avec des équipes scientifiques de renommée mondiale.

Connaissances

Modélisation avancée

Intelligence artificielle

Analyse des transports

Formation

Master 2 électrochimie, science des matériaux

Description du poste

Description du sujet de thèse

Domaine

Sciences pour l'ingénieur

Sujets de thèse

Optimisation des transports dans les couches de diffusion gazeuse des piles à combustible à membrane échangeuse de protons : Intelligence artificielle comme support pour définir des structures poreuses et une utilisation optimales

Contrat

Thèse

Description de l'offre

La conception et la fabrication de matériaux innovants avec les propriétés requises est un objectif clé pour le développement des technologies avancées dans le domaine de l'énergie, telles que les piles à combustible hydrogène et alcaline et les électrolyseurs. Ces améliorations contribueront à proposer des systèmes d'énergie électrique encore plus attractifs, à faible teneur en carbone, avec une pollution réduite et des effets de serre.
Cette thèse porte sur la couche de diffusion gazeuse (GDL) qui joue un rôle crucial sur les performances et la durabilité des piles à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC).
Votre objectif principal sera de mettre en place une approche numérique afin de proposer des structures poreuses améliorées pour optimiser les différents transports à l'intérieur d'une GDL, pour des objectifs et contraintes donnés. Pour ce faire, vous ferez le pont entre la modélisation avancée de transports (électriques, thermiques, liquides, gazeux) en 3D et l'intelligence artificielle. Vous analyserez ensuite l'influence des conditions d'exploitation sur ces structures optimales et proposerez des recommandations de conception.
Ce travail sera mené en étroite relation entre des acteurs scientifiques de renommée mondiale : les piles à combustible et les équipes de modélisation du CEA/LITEN (Grenoble), les spécialistes des transports en milieux poreux au CNRS/IMFT (Toulouse), et les spécialistes du GDL, modélisation et IA au FZJ (Juelich, https://www.fz-juelich.de/fr).
Des publications scientifiques sont attendues et des brevets pourraient également être proposés.

Université / école doctorale

Ingénierie - Matériaux - Environnement - Energétique - Procédés - Production (IMEP2)
Université Grenoble Alpes

Localisation du sujet de thèse

Site

Grenoble

Critères candidat

Formation recommandée

Master 2 électrochimie, science des matériaux

Demandeur

Disponibilité du poste

01/11/2025

Personne à contacter par le candidat

PAUCHET Joel [e-mail]
CEA
DES/DEHT//LMEA
CEA Grenoble
17 rue des Martyrs
38054 CEA/Grenoble, France
04 38 78 52 96

Tuteur / Responsable de thèse

PAUCHET Joel [e-mail]
CEA
DES/DEHT//LMEA
CEA Grenoble
17 rue des Martyrs
38054 CEA/Grenoble, France
04 38 78 52 96

En savoir plus

https://liten.cea.fr/cea-tech/liten