Etude d’un procédé millifluidique innovant pour la récupération intensifiée d’un acide biosourcé

L’acide 3-hydroxypropionique (3-HP) est une molécule entrant dans la synthèse de nombreux dérivés chimiques (acides et polymères). Il est notamment un intermédiaire-clé dans la production d’acide acrylique, et de ses polymères dérivés. Actuellement produit par voie pétrosourcée, la recherche d’une alternative biosourcée est aujourd’hui un enjeu majeur : selon le Department of Energy (DoE), l’acide 3-HP est en effet l’une des 10 molécules plateformes à produire urgemment à partir de biomasse.

Des efforts de recherche, notamment dans l’UMR SayFood, sont donc menés pour produire cette molécule en bioréacteur, et la récupérer par le biais d’un procédé de séparation. Le procédé actuel de séparation servant à la récupération de l’acide est un contacteur membranaire. L’objectif de cette thèse est d’étudier de manière approfondie une alternative à cette technologie : un procédé continu intensifié à l’échelle milli/microfluidique.

La thèse proposée s’inscrit dans le cadre du projet ANR JCJC IMPRINTS (financement Jeunes Chercheuses et Jeunes Chercheurs de l’Agence Nationale de la Recherche), et en constitue la pierre angulaire. Les objectifs de cette thèse sont les suivants :

1. Etudier mécanistiquement en microfluidique la cinétique d’extraction de l’acide 3-HP, en milieu multiconstituant typique d’un moût de fermentation ;

2. Développer un procédé de séparation triphasique millifluidique et l’étudier de manière exhaustive ;

3. Modéliser les performances de transfert en micro/millifluidique par analyse dimensionnelle, et modéliser l’écoulement biphasique par CFD en vue de design et d’optimisation de la géométrie.

Afin d’effectuer ces tâches, la personne retenue pourra compter sur le soutien d’un encadrement scientifique pluridisciplinaire, réparti dans les équipes et ModiC et ProBioSSep de l’UMR SayFood, ainsi que des compétences techniques de la halle technologique de l’UMR SayFood. Le prototypage pourra par ailleurs aussi se faire dans le fab-lab de l’Ecole Polytechnique. Des communications écrites ou orales, en anglais, seront effectuées tout au long de cette thèse. Le doctorant sera inscrit à l’école doctorale ABIES, et dans ce cadre, bénéficiera de formations scientifiques et en « soft skills » le long de la thèse.

SayFood, sous tutelles INRAE, AgroParisTech et l'université Paris-Saclay, a été créée le 01/01/2020 par la fusion des UMR GENIAL et GMPA.

Les travaux des chercheurs de l'UMR portent sur les processus physiques, biochimiques et microbiologiques qui gouvernent les transformations alimentaires et non alimentaires des bioproduits et développe des approches mécanistiques pluridisciplinaires et systémiques pour :
• repenser la (bio-)transformation jusqu'à la consommation et développer les potentialités des nouveaux systèmes alimentaires,
• contribuer à une innovation produits-procédés intégrant les contraintes de la production amont et les besoins/attentes des consommateurs

SayFood rassemble plus de 180 personnes dont 80 chercheurs et enseignants-chercheurs, 48 agents d'appui scientifique ou administratif et plus de 60 doctorants, post-doctorants et étudiants stagiaires, regroupées dans 5 équipes pluridisciplinaires, une halle technologique et un pôle d'appui administratif.
Elle est localisée au campus Agro Paris-Saclay à Palaiseau (91).

C'est aussi un laboratoire labellisé de l'Institut Carnot Qualiment et associé en deuxième cercle à l'Institut Carnot 3BCar. Il est associé au LNE (Laboratoire National de Métrologie et d'essais, à Trappes) dans le cadre d'une Unité Mixte Technologique (UMT SafeMat) sur la sécurité des emballages.

Nous recherchons un étudiant/une étudiante de formation en Génie Chimique/Génie des Procédés ou Mécanique des Fluides, de niveau Master 2 ou équivalent (bac +5). La personne retenue devra faire preuve d’autonomie et de curiosité scientifique, savoir lire et écrire en anglais de manière fluide. Une expérience préalable en laboratoire de recherche est requise. Des bases de programmation scientifique sous Python ou MATLAB, ainsi que des compétences en planification expérimentale seront fortement appréciées.