Thèse Modélisation Hybride Physique-Apprentissage Automatique pour la Simulation Dynamique des Centrales Photovoltaïques Flottantes H/F

Détail du poste Établissement : Centrale Nantes École doctorale : Sciences de l'Ingénierie et des Systèmes Laboratoire de recherche : LABORATOIRE DE RECHERCHE EN HYDRODYNAMIQUE, ENERGÉTIQUE ET ENVIRONNEMENT ATMOSPHÉRIQUE Direction de la thèse : Aurélien BABARIT Date limite de candidature : 2026-10-01T00:00:00 La transition énergétique repose en partie sur le déploiement massif des énergies renouvelables en mer. Parmi les solutions émergentes, les systèmes photovoltaïques flottants (FPV) en milieu marin (côtier et offshore) offrent un potentiel considérable là où la disponibilité des terres est limitée. Ces centrales sont constituées de structures modulaires interconnectées formant de grandes îles flottantes. Figure 1 : Photos du prototype SolarDuck (à gauche) et OceanOfEnergy (à droite) Cependant, le comportement hydrodynamique de ces structures multicorps sous l'action des vagues reste difficile à appréhender, en particulier concernant les interactions complexes entre les modules et l'évaluation fine des efforts mécaniques au niveau des liaisons . Les méthodes numériques actuelles (méthodes d'éléments de frontière) sont extrêmement coûteuses en temps de calcul dès lors qu'il s'agit de simuler des dizaines ou des centaines de modules connectés, ce qui les rend impraticables pour des phases d'optimisation de design [AB1] . L'originalité du projet FAST-FPV consiste à lever ce verrou en développant un cadre numérique hybride novateur. Il combinera une modélisation physique rapide avec des modèles d'apprentissage automatique entraînés pour prédire le comportement hydrodynamique. Encadrement et environnement de travail Directeur de thèse : Jean-Christophe Gilloteaux (Ingénieur de recherche HDR, LHEEA). Co-encadrant : Aurélien Babarit (Ingénieur de recherche HDR, LHEEA). Laboratoire d'accueil : Laboratoire de recherche en Hydrodynamique, Énergétique et Environnement Atmosphérique (LHEEA) - UMR CNRS 6598, École Centrale de Nantes (ECN). Partenariats : Le projet est financé/soutenu dans le cadre des bourses doctorales du LabEx ORACLE et s'inscrira très probablement en couplage direct avec un projet industriel mené par un développeur de centrale photovoltaïque flottante. Conditions contractuelles Statut : Salarié - Contrat doctoral de droit public. Durée : 36 mois. Rémunération : Financement dédié (enveloppe globale de l'allocation incluant les coûts de recherche et mobilités). Date de début : Décembre 2026 à Janvier 207 au plus tard. Moyens mis à disposition : Financement du matériel informatique, logiciels nécessaires, et budget dédié pour la participation à des conférences internationales (ex: ISOPE, OMAE). Le ou la doctorant(e) aura pour missions de : Développer un solveur temporel modularisé pour structures flottantes multicorps, basé sur les forces de Froude-Krylov. Construire et valoriser une base de données d'apprentissage à partir des résultats expérimentaux d'essais en bassin de vagues, complétée par des données synthétiques. Concevoir et entraîner des modèles de Machine Learning capables de prédire le comportement hydrodynamique en fonction des paramètres géométriques et des états de mer. Valider le framework hybride complet en confrontant les simulations numériques aux mesures expérimentales de référence.