Doctorant en mathématiques appliquées (H/F)

Votre environnement de travail :

Au sein du département Ingénierie des Procédés de l'INRS, constitué de 3 laboratoires, le laboratoire Aéraulique, VentilAtion, Thermique et qualité d'AiR (AVATAR) a pour mission de proposer des solutions de prévention, basées sur la ventilation, pour maîtriser l'exposition des salariés aux substances dangereuses et à la chaleur. Il a pour activité principale la mise au point de méthodes utilisables pour l'évaluation et la conception de systèmes d'assainissement de l'air des postes et locaux de travail, en s'appuyant sur la mécanique des fluides numériques et la métrologie aéraulique.

Vos missions :

Ces travaux de thèse s'inscrivent dans une collaboration avec le LEMTA (UMR 7563 - Université de Lorraine) et l'ASNR (Autorité de Sûreté Nucléaire et de la Radioprotection) et portent sur la reconstruction de champs et l'identification de sources dans les écoulements de polluants en milieu ventilé par apprentissage profond informé par la physique.

Cette thèse offre l'opportunité de travailler à l'interface entre mécanique des fluides, mathématiques appliquées et apprentissage profond, avec des retombées directes en évaluation de l'exposition professionnelle, optimisation de la ventilation et radioprotection.

Les principaux objectifs sont : 
- Reconstruire un champ 3D de concentration à partir de mesures éparses en imposant la contrainte EDP; quantifier l’influence du nombre et du placement des capteurs sur la qualité de reconstruction.
- Formuler et résoudre le problème inverse d’identification de source couplé à la reconstruction de champ.
- Développer le pipeline surrogat–inversion pour l’identification de source en temps réel.
- Valider l’ensemble sur données expérimentales réelles (enceinte ventilée INRS/ASNR). 

L’Institut National de Recherche et Sécurité pour les  accidents du travail et les maladies professionnelles, référent national en santé et sécurité au travail (580 collaborateurs), met à profit ses ressources pluridisciplinaires pour déployer la prévention des risques professionnels dans les entreprises.

Formation :

Bac+5 Master ou diplôme d'ingénieur en mathématiques appliquées ou en mécanique/physique à forte composante numérique

Expérience :

Une expérience préliminaire (stage, projet de fin d’étude, . . .) dans un laboratoire de recherche ne fera que renforcer le dossier de candidature.

Compétences requises : 
Compétences exigées :
- solides bases en équations aux dérivées partielles en analyse numérique,
- optimisation et/ou méthodes inverses,
- mécaniques des fluides ou méthodes spectrales
- programmation scientifique Python (NumPy, PyTorch), 
- pratique de l'apprentissage profond
- aisance à travailler à l'interface mathématiques-physique-calcul numérique,

- Langue(s) : Anglais : lu, écrit, parlé

Compétences appréciées :
- connaissance des méthodes d'assimilation de données,
- expérience avec les opérateurs neuronaux ou les méthodes de réduction de modèle,
- traitement de données expérimentales.

Qualités recherchées : 
- esprit d'équipe,
- curiosité scientifique,
- rigueur