Développement d’un outil de visualisation et de restitution d’informations basé sur des données issues de machine-learning à partir de simulations coûteuses.

IFP Energies nouvelles (IFPEN) est un acteur majeur de la recherche et de la formation dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. De la recherche à l’industrie, l’innovation technologique est au cœur de son action. Dans ce contexte, la Direction Sciences de la Terre et Technologies de l’Environnement met en œuvre ses moyens expérimentaux et numériques afin de caractériser, comprendre et modéliser le sol et le sous-sol.

Contexte du stage

L’engagement contraignant d’atteindre des émissions de gaz à effet de serre « nettes zeros » d’ici 2050, accroit les efforts de déploiement des technologies de capture et de stockage des gaz en Europe. Si la communauté scientifique s’investit pour répondre aux enjeux de la filière CCUS (Carbon Capture, Utilization and Storage), elle doit également être en capacité de communiquer ses résultats scientifiques aux parties prenantes et plus généralement au public. En effet, l’implication des parties prenantes autour d’un projet de stockage de CO₂ est clef pour assurer la faisabilité de celui-ci dans les meilleures conditions. Se doter d’outils de communication dédiés et accessibles favoriseraient ces échanges et, in fine, la bonne conduite de projets de stockage.

Programme du stage

Dans ce contexte, la proposition de ce stage serait de créer un DashBoard, initiation pour une éventuelle web-app facilement accessible, répondant au format nécessaire pour la communication au plus grand nombre, à partir de résultats scientifiques concernant un projet pilote de stockage géologique de CO₂.

Les résultats de simulations d’injection de CO₂, coûteuses en temps de calcul, sur un potentiel site pilote de stockage de CO₂ sont déjà disponibles. Ils servent de base de données pour générer des métamodèles via un code R existant, qui peuvent ensuite être appelés en temps réel et à faible coût (réponse en quelques secondes) pour générer les visuels du DashBoard.

Travaux à réaliser:

• Mise en conformité du code R (markdown) pour passage sous TaipyDesigner, éventuellement amélioration des métamodèles, du code R.
• Création du DashBoard sous TaipyDesigner et des visualisations dédiées pour éventuelles webapp. A noter que le carnet des charges est déjà renseigné, au moins en partie, pour passer du code R à l’application web via TaipyDesigner.
• Réflexion sur les outils de visualisations, la présentation des résultats et les moyens d’interroger les bases de données préconstruites. Envisager et tester des améliorations pour répondre aux questions du grand public. Réflexion sur la pédagogie, voire l’aspect ludique de la représentation des résultats.

Profil recherché

Connaissances demandées en programmation (Python, R, …), analyse de données, GitLab. Des connaissances sur la modélisation du sous-sol et des écoulements est un plus. Intérêts pour les enjeux sociétaux.