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Ingénieur d'études (H/F)

UTEAM·COMPIEGNECDD - 36 Mois
Salaire non indiqué
Résumé Vox
  • Rôle principal: Développer un réservoir composite
  • Compétences clés: Connaissance en capteurs acoustiques et mécaniques, traitement de données par intelligence artificielle, et expertise en surveillance structurale.
  • Conditions et bénéfices: Collaboration avec des partenaires académiques et industriels, environnement de recherche innovant, et objectif de contribuer à la sécurité et durabilité des systèmes.
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Description du poste

Contexte et cadre général Les réservoirs composites pressurisés destinés au stockage d'hydrogène jouent un rôle crucial dans le développement de la mobilité hydrogène. Leur fonctionnement sous des pressions élevées et dans des environnements assez sévères impose aujourd'hui des coefficients de sécurité importants lors du dimensionnement. Cette approche conservatrice conduit à une surconsommation de matériaux, notamment en fibres de carbone, augmentant les coûts de fabrication, réduisant le volume utile d'hydrogène et dégradant le bilan environnemental global. Par ailleurs, la durée de vie réglementaire actuellement imposée aux réservoirs (15 à 20 ans) ne prend pas en compte leur état de santé réel. L'absence d'outils de diagnostic fiables et embarqués limite toute possibilité d'optimisation du dimensionnement, de prolongation de la durée d'usage ou de réutilisation des réservoirs en seconde vie. Dans ce contexte, le développement de solutions de surveillance temps réel de l'état de santé en service (Structural Health Monitoring - SHM) constitue un enjeu majeur pour améliorer à la fois la sécurité, la durabilité et la compétitivité des systèmes de stockage hydrogène. Objectifs de la thèse L'objectif principal de cette thèse de doctorat est de développer un concept de réservoir composite "SMART" intégrant un réseau de capteurs acoustiques et mécaniques embarqués à coeur capables de suivre, en temps réel, son état de santé et révéler ses mécanismes d'endommagement durant sa pressurisation. Les données multisources et multiphysiques collectées seront traitées et analysées grâce à des algorithmes de traitement robustes basés sur l'intelligence artificielle. Ainsi, la thèse visera : - Une détection temps réel des dérives ou tout changement significatif de la réponse des différents capteurs intégrés au sein du réservoir CMO pressurisé, - Une identification fine des mécanismes d'endommagement susceptibles d'apparaître en fonctionnement, - Une évaluation de la marge de sécurité réelle par rapport à la pression de service, - Un diagnostic fiable et exploitable pour un futur passeport numérique du réservoir composite, permettant une estimation de la durée de vie résiduelle pour une potentielle seconde vie. Partenaires académiques et industriels Cette thèse s'inscrit dans le cadre d'une collaboration étroite entre l'UTC (laboratoire Roberval), OPmobility et le Cetim, combinant expertise académique, moyens d'essais industriels et développement technologique.

Panneau de transparence

Source originale
francetravail.fr
Publiée
21 juil. 2026 · date réelle
Dernière vérification
il y a 5 heures
Score de qualité
35/100
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Source : France Travail — API Offres d'emploi (francetravail.fr)

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