Alternance - Modélisation et simulation numérique multi-échelles des procédés industriels - H/F

Sous la responsabilité d'un Chercheur Confirmé en Modélisation au sein du Département des Expertises Scientifiques et Technologiques, vous aurez pour principales missions :1. Analyse et sélection de la stratégie de modélisation :Étudier et caractériser les procédés Veolia à modéliser (traitement de l'eau, des déchets, énergie.)

Identifier et prendre en compte l'ensemble des phénomènes physiques en jeu (transferts de chaleur, mécanique des fluides, réactions chimiques, couplages multi-physiques.)

Choisir et justifier la stratégie de modélisation adaptée (CFD, approches hybrides CFD/Python, Machine learning.)

Définir les hypothèses simplificatrices et les limites du modèle2. Analyse de passage à l'échelle (Scale Up / Scale Down) :Étudier la transposabilité des modèles développés à différentes échelles (laboratoire, pilote, industrielle)

Définir les limites supérieures et inférieures de taille des procédés modélisés

Identifier les critères de similitude et les paramètres critiques pour le changement d'échelle

Valider les modèles à échelle pilote avant extrapolation au full scale3. Modélisation et simulation numérique :Construire et paramétrer les modèles CFD via ANSYS Fluent ou hybrides CFD/Python

Mettre en œuvre les méthodes numériques appropriées (éléments finis, volumes finis, méthodes itératives de résolution.)

Développer des scripts Python pour le post-traitement, l'automatisation des simulations et le couplage avec d'autres outils de calcul scientifique

Assurer la cohérence et la robustesse des modèles développés sous environnement Linux4. Calibration et validation des modèles :Faire une étude de sensibilité afin d'identifier les paramètres les plus influents sur le modèles

Confronter les résultats de simulation aux données expérimentales disponibles

Calibrer les paramètres du modèle pour assurer la représentativité physique

Quantifier les incertitudes et les marges d'erreur5. Valorisation et amélioration continue :Contribuer à la capitalisation des méthodes et outils développés

Documenter les résultats et rédiger des rapports techniques

Participer aux réunions de coordination de l'équipe CSMPrésenter les avancées aux équipes internes

Explorer l'apport des algorithmes de machine learning pour enrichir ou accélérer les simulations Nous vous proposons un contrat d'apprentissage ou de professionnalisation à pourvoir début septembre pour 12 mois.