POSTE : Thèse Cifre - Modélisation Numérique d'Un Concentrateur Obogs H/F DESCRIPTION : Aerospace & Défense Oxygen Systems (ADOS) est une filiale du Groupe Safran d'environ 250 collaborateurs située à Sassenage près de Grenoble qui offre un cadre de travail agréable au pied du Vercors. Notre coeur d'activité consiste à concevoir, fabriquer et entretenir des systèmes de haute technologie pour la génération et la régulation des gaz (principalement l'oxygène) afin d'assurer la sécurité des équipages et des passagers de l'aéronautique civile et militaire. Nos équipes conçoivent et produisent des systèmes OBOGS (On-Board Oxygen Generating System), destinés notamment aux avions de chasse. Ces équipements produisent en vol de l'air enrichi en oxygène et le distribuent au pilote afin de répondre aux besoins physiologiques du pilote et de le protéger contre les risques d'hypoxie. Au coeur de ce système, le concentrateur assure l'enrichissement de l'air en oxygène à partir d'une alimentation en air comprimé, en s'appuyant sur les propriétés d'adsorption de l'azote et d'un tamis moléculaire, mises en oeuvre au travers d'un cycle VPSA (Vacuum Pressure Swing Adsorption) - cyclage alternatif sur 2 colonnes, l'une en production, l'autre en régénération. Cette technologie met en jeu des phénomènes issus des sciences de la chimie et du process des gaz. L'objectif de cette thèse est de développer un modèle physico-chimique de concentrateur capable de calculer l'enrichissement de l'air en oxygène. La complexité réside dans la multitude de paramètres influant la performance d'enrichissement de l'air en oxygène, dont : - Configuration du concentrateur : Type de tamis, volume de tamis, paramètres du process VPSA - Environnement du concentrateur : Température, pression, - Paramètres de vol de l'avion et du pilote : Pression d'alimentation, débit de respiration Le projet de thèse se déroulera en plusieurs phases : - Définition d'une stratégie de développement du modèle (modélisation physique vs deep-learning) - Préparation des différentes briques théoriques du modèle - Réalisation d'essais de caractérisation pour alimenter le modèle - Utilisation d'outils deep-learning (modélisation, IA) pour couvrir l'éventail des paramètres La thèse se déroulera en temps partagé au sein des laboratoires suivants : - SIMaP : Science et Ingénierie des Matériaux et Procédés - Université Grenoble Alpes (Période : 0-18 mois) - VALSE : Contrôle en temps fini et estimation pour des systèmes distribués - INRIA Lille - (Période : 18-36 mois) PROFIL : Vous êtes diplômé-e d'une formation de Niveau Bac +5 (Ingénieur ou Master) avec une spécialisation génie des procédés / génie chimique et une appétence réelle pour les technologies du numérique et de l'intelligence artificielle. Vous êtes rigoureux-se et proactif, vous savez être force de proposition. Vous êtes également reconnu-e pour votre appétence pour les sujets exploratoires et votre sens de l'organisation. Vos expériences personnelles et/ou académiques vous permettent d'être à l'aise avec des activités pratiques (essais en laboratoire, manipulation de gaz).