Approche intégrée du traitement des déchets d'une ville : design et optimisation d'un procédé de valorisation multi-déchets pour une production multi-vecteurs // ntegrated Urban Waste Management Approach: Design and Optimization of a Multi-Waste Valorizat

Sujet de thèse 2026 – CEA Liten / GRDF/ Laboratoire de Génie Chimique

Approche intégrée du traitement des déchets d'une ville : design et optimisation d'un procédé de valorisation multi-déchets pour une production multi-vecteurs

A l'échelle d'une ville, différents déchets (ménagers, composts, boues de station d'épuration, déchets verts, plastiques non recyclés, huiles usagées, métaux, verres, autres) sont produits avec des saisonnalités et des contenus carbone variables au cours du temps. Ces déchets sont aujourd'hui valorisés, et pour certains, incinérés ou enfouis. D'autres voies de valorisation soutenables telles que la pyrogazéification, la gazéification hydrothermale ou la méthanisation peuvent être envisagées.

De nombreuses études scientifiques portent principalement sur la valorisation d'une typologie de déchets [1] [2] [3] [4] ou sur le fonctionnement d'un couple technologies/déchets sans réelle prise en compte de l'intégration territoriale des filières, de la variabilité des gisements et ni d'une évaluation systémique [5]. L'analyse des flux de déchets d'une ville dans son ensemble peut cependant permettre d'identifier des synergies entre différentes typologies de déchets et de valoriser au mieux ces déchets pour réduire les recours aux énergies fossiles [6].

Dans ce contexte, un verrou scientifique majeur réside dans le développement d'une approche intégrée permettant de modéliser, optimiser et évaluer des systèmes multi-déchets et multi-vecteurs à l'échelle territoriale. L'objectif de la thèse est d'étudier la valorisation des déchets d'une agglomération en s'adaptant aux fluctuations saisonnières de la production de déchets, de la typologie des déchets et de la demande locale en énergie (chaleur, électricité, gaz). La thèse prendra en compte le cadre réglementaire (Directive Européenne Déchets, loi AGEC, RED III [7] notamment) et les aspects technico-économiques et environnementaux. Elle s'appuiera sur l'étude d'un à trois territoires représentatifs et visera l'établissement d'une méthodologie d'étude applicable à tous types de territoire.

La progression suivante est anticipée pour les travaux de thèse :

- Identification d'un territoire d'étude : établissement d'une typologie de territoire en lien avec la production et la gestion des déchets. Collecte de données et reconstitution des séries de données.
- Typologie des déchets : analyse des gisements, de leur disponibilité, de la concurrence avec d'autres usages, de leur saisonnalité, de leur composition, de la réglementation afférente.
- Étude bibliographique : analyse de l'état de l'art sur la valorisation multi-déchets, les technologies de conversion (méthanisation, pyrogazéification, gazéification hydrothermale, incinération), de leur capacité de flexibilité opérationnelle, ainsi que sur les approches de modélisation intégrée et d'optimisation territoriale (MILP, modèles multi-échelles …)
- Identification et Simulation statique des procédés de valorisation (bilans matière et énergie, calcul des besoins en utilités pour le fonctionnement du procédé).
- Simulation et optimisation dynamique de type MILP (Mixed Integer Linear Programming) des flux de déchets, de leurs voies de valorisation et des demandes en énergie, intégrant des indicateurs technico-économiques et environnementaux Le modèle MILP s'appuiera sur les performances issues des simulations procédés pour représenter les arbitrages entre technologies et déterminer les configurations optimales du système de valorisation multi-déchets.
- Evaluation des scenarios : analyses technico-économiques et environnementales des solutions optimisées, permettant la comparaison et la hiérarchisation des configurations de systèmes de valorisation.
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PhD Topic 2026 – CEA Liten / GRDF / Laboratoire de Génie Chimique

Integrated Urban Waste Management Approach: Design and Optimization of a Multi-Waste Valorization Process for Multi-Vector Energy Production

At the scale of a city, various types of waste (municipal waste, compost, wastewater treatment sludge, green waste, non-recyclable plastics, used oils, metals, glass, and others) are generated with seasonal variations and changing carbon contents over time. These wastes are currently recovered to some extent, while some are incinerated or landfilled. Other sustainable valorization pathways such as pyro-gasification, hydrothermal gasification, or anaerobic digestion can also be considered.

Many scientific studies mainly focus either on the valorization of a single waste category [1][2][3][4] or on the operation of a specific waste/technology pair, without fully considering the territorial integration of waste management pathways, the variability of waste resources, or a systemic assessment approach [5]. However, analyzing the waste flows of an entire city may help identify synergies between different waste categories and optimize their valorization in order to reduce dependence on fossil fuels [6].

In this context, a major scientific challenge lies in the development of an integrated approach capable of modelling, optimizing, and evaluating multi-waste and multi-vector systems at the territorial scale. The objective of this PhD thesis is to investigate the valorization of waste from an urban area while adapting to seasonal fluctuations in waste production, waste typology, and local energy demand (heat, electricity, gas).

The thesis will take into account the regulatory framework (notably the European Waste Directive, the AGEC law, and RED III [7]) as well as techno-economic and environmental aspects. It will rely on the study of one to three representative territories and aims to establish a methodological framework applicable to all types of territories.

The following progression is anticipated for the PhD work:

— Identification of a study territory: establishment of a territorial typology related to waste production and management. Data collection and reconstruction of time-series datasets.
— Waste typology: analysis of waste resources, their availability, competition with alternative uses, seasonality, composition, and associated regulations.
— Literature review: analysis of the state of the art in multi-waste valorization, conversion technologies (anaerobic digestion, pyro-gasification, hydrothermal gasification, incineration), their operational flexibility capabilities, as well as integrated modelling and territorial optimization approaches (MILP, multiscale models, etc.).
— Identification and steady-state simulation of valorization processes: mass and energy balances, calculation of utility requirements for process operation.
— Dynamic simulation and MILP (Mixed Integer Linear Programming) optimization of waste flows, valorization pathways, and energy demands, integrating techno-economic and environmental indicators. The MILP model will rely on process simulation performances to represent trade-offs between technologies and determine optimal configurations for the multi-waste valorization system.
— Scenario assessment: techno-economic and environmental analyses of optimized solutions, enabling comparison and ranking of valorization system configurations.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Financement d'un établissement public Français

Institut National Polytechnique de Toulouse

468 MEGEP - Mécanique, Energétique, Génie civil, Procédés

• Formation de niveau Master 2 ou diplôme d'ingénieur • Profils recherchés : génie des procédés, énergétique, mathématiques appliquées, optimisation, génie industriel.... • Connaissances des procédés et de la technico-économie • Appétence pour le calcul scientifique, l'analyse des résultats de simulation et la compréhension d'éventuels problèmes d'optimisation • Maîtrise d'outils de programmation scientifique. • Capacité d'autonomie, curiosité scientifique • Dynamisme et bon relationnel pour le travail en équipe.
Master's degree (M2) or Engineering degree (equivalent to MSc level) Preferred backgrounds: process engineering, energy engineering, applied mathematics, optimization, industrial engineering, or related fields Knowledge of industrial processes and techno-economic analysis Strong interest in scientific computing, analysis of simulation results, and understanding of potential optimization problems Proficiency in scientific programming tools