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Location

Le Bourget du Lac, Savoie | France

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Job description

À propos de nous L'Université Savoie Mont Blanc, avec plus de 15 000 étudiants, offre une gamme variée de formations sur trois campus. Elle est un acteur clé dans l'écosystème national et transfrontalier. Le LOCIE se concentre sur l'énergie et les bâtiments durables. Le LISTIC se spécialise dans l'apprentissage automatique et les systèmes. MANASLU Ing. est un pionnier en solutions pour la performance énergétique des bâtiments, offrant des services de qualité pour les Maîtres d'Ouvrages. Mission I. Description du projet et activités de recherche associées Les réseaux de chaleur urbains captent des gisements d'énergie renouvelable, cruciaux pour la transition énergétique en réduisant les émissions de gaz à effet de serre [ADEME, 2020]. Cependant, leur régulation est complexe, souvent entraînant une surutilisation des combustibles fossiles [Vandermeulen, 2018; Guelpa, 2023]. Les techniques d'apprentissage profond offrent des solutions pour optimiser la gestion des réseaux de chaleur. Ce projet évalue ces techniques via une étude de cas et des données de monitoring. Une modélisation thermo-hydraulique du réseau sera utilisée pour évaluer les performances. Les stratégies de pilotage incluent l'ajout d'équipements techniques et des approches avancées assistées par l'apprentissage profond. Une analyse de l'explicabilité des modèles d'IA sera menée pour comprendre les avantages des différentes stratégies. II. Missions et activités du poste Les activités du post-doctorat se étude se dérouleront en 6 temps :

• Réalisation d'un outil de modélisation thermo-hydraulique (sous Matlab ou Python) du réseau de chaleur urbain, alimenté par la base de données expérimentales.
• Identification d'indicateurs de performances multicritères (énergétique et environnemental) quantifiables, dédiés à la prise de décision pour le pilotage optimal des réseaux de chaleur (systèmes complexes de grande dimension constitués de multiples unités distribuées présentant de fortes spécificités) ;
• Mise en place d'une méthodologie d'apprentissage profond visant à pallier aux spécificités des réseaux de chaleur (diversité technique et topologique des sous-stations, phénomènes physiques ayant des temps caractéristiques différents, intégrant les incertitudes liées aux comportements des utilisateurs sur la demande, etc.) ;
• Définition et mise en œuvre de stratégies de pilotage avancées, réactives et anticipatives, des systèmes énergétiques complexes (réseaux de chaleur constitués d'unités de consommation distribuées, reliées à une unité de production centralisée) ;
• Quantification de l'apport de l'apprentissage fédéré en réponse aux spécificités des sous-stations (variabilité des profils de demandes, incertitudes stochastiques, topologie du réseau) ;
• Explicabilité des stratégies de pilotage issues de l'apprentissage profond, pour alimenter la compréhension physique des comportements spécifiques à chaque sous-station.

Profil I. Conditions d'exercice Le candidat ou la candidate sera affecté.e au laboratoire LOCIE de l'USMB (Bourget-du-Lac). Des missions régulières et des réunions en distanciel seront prévues régulièrement entre les acteurs du projet pour garantir le succès de ce projet collaboratif. II. Compétences attendues Le candidat devra présenter un profil permettant de répondre aux attentes de ce projet interdisciplinaire, suivant l'une ou l'autre des options suivantes :

• Docteur en énergétique avec une appétence forte sur les outils numériques
• Docteur en sciences informatique, avec un intérêt marqué sur les problématiques énergétiques

Le candidat devra disposer d'une aisance et d'une appétence dans la programmation informatique ainsi qu'un intérêt sur les problématiques énergétiques. Le candidat devra ainsi posséder des compétences fortes en apprentissage automatique (IA) appliqués aux modèles physiques, en particulier sur les réseaux de neurones profonds et en apprentissage décentralisé ; et/ou des compétences fortes en thermodynamique, thermique et mécanique des fluides (hydraulique) avec une expérience significative en programmation numérique. En complément, le candidat devra présenter des compétences particulièrement fortes pour la communication, tant interne au projet en réponse aux enjeux pédagogiques de l'interdisciplinarité, que pour les missions de valorisation scientifique (français et anglais). III. Conditions de recrutement Le recrutement est ouvert : - aux personnes titulaires d'un doctorat délivré par une université française, ou d'un diplôme reconnu équivalent par l'université, notamment un doctorat ou PhD délivré par une université étrangère. IV. Durée du contrat

• Contrat de niveau A à durée déterminée d'une durée d'un an renouvelable à temps plein.
• Les deux premiers mois du contrat seront considérés comme période d'essai

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Job tags

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Salary