Développement d’une méthode de mesure précise de la capacité thermique des matériaux argileux par DSC (Differential Scanning Calorimetry)

Le Laboratoire Matériaux et Durabilité des Constructions (LMDC) est un laboratoire universitaire de recherche dans le domaine de la science des matériaux et des structures de Génie Civil. Le LMDC développe des matériaux innovants pour le Génie Civil, il améliore la compréhension des phénomènes physicochimiques pouvant nuire à la durabilité des matériaux de construction, il met au point des méthodologies et des techniques pour la requalification, le diagnostic, et la maintenance des ouvrages existants (pour en savoir plus : www.lab-lmdc.fr )
 

Dans le cadre du projet SABOT (MECD), le LMDC s’intéresse à l’amélioration du confort d’été dans les bâtiments à structure légère, en particulier ceux utilisant des enduits intérieurs à base de terre crue. L’une des grandeurs clés pour comprendre le comportement thermique de ces matériaux est la capacité thermique, encore trop souvent mal caractérisée. Le laboratoire dispose d’un équipement de calorimétrie différentielle à balayage (DSC), permettant de mesurer cette propriété, mais les essais préliminaires ont révélé une forte dispersion des résultats.

Objectifs

• Réaliser une étude bibliographique (normative et scientifique) sur la mesure de la capacité thermiquepar DSC.

• Identifier les sources d’incertitude liées à la méthode actuelle.

• Mettre au point un protocole expérimental fiable et reproductible.

• Mener une campagne de mesures sur des matériaux argileux représentatifs.

• Quantifier l’incertitude de mesure obtenue et proposer des pistes d’amélioration.

• (Optionnel) Collaborer avec d’autres laboratoires pour valider le protocole via des essais croisés.
 

Niveau : Master 2 (ou 5e année d’école d’ingénieur)

Formation : Génie Civil, Sciences des Matériaux, Chimie analytique, Thermique du bâtiment ou Mesures Physiques.

Intérêt marqué pour les travaux expérimentaux en laboratoire.

Rigueur dans le traitement et l’analyse de données.

Bonne maîtrise d’Excel et des outils mathématiques de base (dérivées, intégrales).

Anglais lu et écrit souhaité (candidats anglophones acceptés).