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Ingénieur-e en modélisation CFD des COV en systèmes de culture

AVIGNON, 84
il y a 16 heures

Présentation INRAE

L’Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE) est un établissement public de recherche rassemblant une communauté de travail de 12 000 personnes, avec 272 unités de recherche, de service et expérimentales, implantées dans 18 centres sur toute la France. INRAE se positionne parmi les tout premiers leaders mondiaux en sciences agricoles et alimentaires, en sciences du végétal et de l’animal. Ses recherches visent à construire des solutions pour des agricultures multi-performantes, une alimentation de qualité et une gestion durable des ressources et des écosystèmes.

Environnement de travail, missions et activités

Présentation du projet

Le Programme et Équipement Prioritaire de Recherche (PEPR) « Agroécologie et Numérique » vise à accélérer la transition agroécologique en mobilisant les outils numériques, la modélisation et l'intelligence des données pour mieux comprendre et piloter les processus biologiques à l’œuvre dans les agroécosystèmes.

Dans ce cadre, le projet TransThrips s’intéresse à l’utilisation des composés organiques volatils COV émis par les plantes ou par des diffuseurs comme leviers naturels de régulation des Thrips. Les mécanismes de transport et de dispersion de ces signaux chimiques restent cependant encore mal caractérisés dans les environnements agricoles complexes tels que les serres, les cultures protégées et les systèmes de culture de plein champ.

L'objectif du projet est de développer des outils numériques permettant de comprendre et prédire la diffusion des COV dans différents contextes agroécologiques afin d'optimiser et améliorer l'efficacité de stratégies de biocontrôle contre le thrips reposant sur les interactions chimiques.

Environnement de travail, missions et activités

Vous exercerez votre activité au sein de l’unité PSH (Plantes et Systèmes de culture Horticoles) d’INRAE, située au cœur de la zone de production horticole du Grand Sud-Est. Cette unité de recherche développe des approches en écophysiologie et en agroécologie afin de concevoir des systèmes de culture de fruits et légumes et des scénarios paysagers adaptés aux conditions méditerranéennes, conciliant performances agronomiques, qualité des productions et respect de l’environnement.

Les travaux de l’unité visent à comprendre et quantifier les effets des pratiques agricoles, de l’organisation du paysage et des facteurs environnementaux sur le fonctionnement des plantes ainsi que sur les populations de bioagresseurs et d’auxiliaires des cultures. Ils s’appuient sur le développement de modèles écophysiologiques et écologiques permettant d’analyser la complexité des systèmes étudiés et d’évaluer leurs performances à différentes échelles, dans l’objectif de concevoir des scénarios techniques et paysagers innovants pour une production horticole intégrée.

Vous intégrerez un consortium pluridisciplinaire associant écologues chimiques, ecophysiologistes, agronomes, spécialistes du biocontrôle, modélisateurs et experts du numérique.

Vous Serez Plus Particulièrement En Charge De

  • Développement des modèles CFD
  • Concevoir et développer des modèles CFD décrivant le transport et la dispersion des COV dans les systèmes de culture.
  • Représenter les phénomènes de turbulence, convection, diffusion moléculaire et échanges avec le couvert végétal.
  • Couplage avec les données biologiques et agronomiques
  • Intégrer les caractéristiques des sources d’émission de COV issues des expérimentations.
  • Représenter l’influence de l’architecture du couvert végétal sur les écoulements et les transferts.
  • Coupler les simulations avec les données climatiques et micrométéorologiques mesurées sur les dispositifs expérimentaux.
  • Calibration et validation
  • Concevoir et mettre en œuvre des protocoles de calibration et de validation du modèle.
  • Exploiter les données expérimentales produites dans le projet pour évaluer les performances des simulations.
  • Quantifier les incertitudes associées aux prédictions.
  • Analyse de scénarios agroécologiques
  • Simuler différents scénarios de diffusion des COV.
  • Évaluer l’impact : des densités de plantation, de l’architecture des cultures, des dispositifs de diffusion, des conditions météorologiques ;
  • réaliser des études de scénarios en faisant varier les paramètres clés (position des diffuseurs, densité de culture, etc.) afin d’analyser leur impact sur l’homogénéité de la diffusion.
  • Valorisation scientifique et numérique
  • Participer à la rédaction de publications et les rapports scientifiques et à la présentation des résultats dans des congrès nationaux et internationaux.

Formations et compétences recherchées

Doctorat

Formation recommandée

  • mécanique des fluides ;
  • modélisation numérique ;
  • ingénierie agronomique ;

Compétences recherchées

  • Maitrise des méthodes de calcul et des outils de simulation en mécanique des fluides numérique CFD.
  • Des connaissances en logiciel de calcul Ansys Fluent seront appréciées;

Outils et langages

  • Ansys Fluent ou équivalent ;
  • calcul scientifique;
  • traitement de données expérimentales ;

Connaissances appréciées

  • écologie chimique ;
  • physiologie végétale ;
  • micrométéorologie.

Expérience appréciée

  • développement de modèles CFD ;
  • participation à des projets de recherche collaboratifs ;
  • valorisation scientifique des résultats ;

Aptitudes recherchées

  • autonomie ;
  • rigueur scientifique ;
  • capacité d’analyse et de synthèse ;
  • goût pour le travail interdisciplinaire ;
  • aptitude à collaborer avec des équipes expérimentales ;
  • capacité de communication en français et en anglais.

Votre qualité de vie à INRAE

  • jusqu'à 30 jours de congés + 15 RTT par an (pour un temps plein)
  • de dispositifs de développement des compétences : formation, conseil en orientation professionnelle ;
  • d'un accompagnement social : conseil et écoute, aides et prêts sociaux ;
  • d'activités sportives et culturelles ;
  • d'une restauration collective.
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