Système de stockage de type thermocline et distribution fluidique: de l'expérimental à la réduction de modèle
Le stockage de chaleur de type thermocline (réservoir stratifié) est une solution industrielle pour valoriser la chaleur fatale et intégrer les énergies intermittentes. Pourtant, ses performances restent limitées par des phénomènes mal maîtrisés : distribution fluidique non uniforme, cyclages thermiques partiels et conditions réelles d’exploitation (entrées fluctuantes, cycles incomplets).
La thèse proposée ici fait suite à la thèse d’Alexis Ferré et au post-doctorat de Martin Rudkiewicz concernant la modélisation et la caractérisation des stockages de type thermocline. Ces travaux ont permis de développer et d’éprouver un modèle physique complet (CFD Fluent) permettant d'étudier finement les phénomènes physiques intervenant dans la création puis le transport de la thermocline dans un réservoir de stockage.
Un modèle numérique CFD partiellement validé et une installation expérimentale fonctionnelle seront donc la base de cette thèse, qui a pour but principaux :
• de poursuivre la caractérisation expérimentale du comportement d'un stockage thermocline liquide : l’influence de la distribution (type et dimensionnement du distributeur), du cyclage thermique et des conditions initiales sur les performances du stockage seront étudiés ;
• de valider le modèle physique CFD sur la base des données expérimentales générées ;
• de réaliser une réduction du modèle CFD vers un modèle système complet intégrant la distribution, la cuve et le soutirage ;
• de fournir à la communauté scientifique et industrielle des données actuellement manquantes et pouvant servir d'élément importants pour la validation dans des conditions variées et réalistes.
Étude de l’intensification du transfert de chaleur par ébullition convective dans les micro canaux appliquée au refroidissement des unités de calcul dans les data centers
La thèse proposée vise à mieux comprendre et modéliser, pour de nouveaux fluides réfrigérants à faible impact environnemental, les phénomènes d’ébullition convective en micro canaux.
Le doctorant adoptera une approche combinant expérimentation et modélisation multi-échelle, incluant la conception d’un banc d’essai simulant le comportement d’un micro évaporateur, la réalisation de simulations CFD (ANSYS Fluent, CATHARE) pour décrire les régimes diphasiques, et l’évaluation de différents fluides alternatifs écologiques à faible impact environnemental. Les résultats attendus portent, pour chacun de ces nouveaux fluides, sur la caractérisation des mécanismes d’ébullition confinée, le développement d’un modèle prédictif du transfert de chaleur, et la proposition de solutions de refroidissement innovantes.
En effet, les besoins croissants en calcul intensif, portés par l’intelligence artificielle et le cloud, entraînent une augmentation significative de la puissance dissipée dans les processeurs des puces électroniques. Les technologies de refroidissement monophasique actuelles atteignent leurs limites face à des flux thermiques dépassant 100 W/cm². Le refroidissement diphasique, basé sur l’ébullition d’un fluide pour évacuer la chaleur, est capable d’assurer des transferts de chaleur beaucoup plus efficaces que le refroidissement monophasique, tout en réduisant la consommation énergétique globale. Les résultats de la thèse contribueront à atteindre des solutions plus performantes et durables pour les futurs data centers. Ce travail contribuera à réduire l’empreinte énergétique du numérique et à renforcer la souveraineté technologique européenne dans le domaine des technologies de refroidissement avancées.
Développement d’algorithme de Machine Learning pour l’optimisation du contrôle de machines à absorption
Le Laboratoire des Technologies Thermiques et Solaires (L2TS) et le Laboratoires des Systèmes Energétiques pour les Territoires (LSET) situés sur le site du CEA LITEN du Bourget-de-Lac proposent un sujet de thèse transverse portant à la fois sur de la thermodynamique et de l’optimisation par Intelligence Artificielle.
Précisément, ce projet de recherche doctorale consiste à développer un algorithme de Machine Learning pour optimiser le contrôle des machines à absorption. Ces machines sont des cycles thermodynamiques permettant de produire du froid ou du chaud à partir d’un apport de chaleur intermédiaires, et pouvant ainsi valoriser la chaleur fatale industrielle ou les énergies renouvelables tel que le solaire thermique. Les échanges de chaleur sont possible grâce aux réactions d’absorption et de désorption d’un réfrigérant sous forme gazeux dans un fluide. Spécifiquement, le mélange NH3-H2O sera utilisé. Le fonctionnement dynamique de ces cycles est extrêmement complexe car les variables opérationnelles, les paramètres physiques et les aspects hydrodynamiques sont fortement intriquées. Ainsi l’utilisation d’un réseau de neurones est particulièrement pertinente pour établir une stratégie de contrôle adaptative de ces machines.
La thèse aura un aspect théorique, avec l’étude et le choix de l’algorithme le plus adapté pour répondre à la problématique, et un aspect expérimental de validation sur un prototype de machine à absorption. Le projet impliquera également la conception d’un contrôleur pour l’implémentation.
La thèse se déroulera dans un laboratoire CEA au Bourget du Lac.
Étude de l’endommagement mécanique des cellules à oxyde solide: impact des modes de fonctionnement et des profils de chargement sur la réponse électrochimique
Les cellules à oxyde solide (SOCs) sont des convertisseurs électrochimiques fonctionnant à hautes températures qui peuvent être utilisés pour produire soit de l’électricité en mode pile à combustibles (SOFC) ou de l’hydrogène en mode d’électrolyse (SOEC). Grâce à un large éventail de cas d’application, cette technologie est susceptible d’offrir de nombreuses solutions innovantes pour assurer la transition vers l’utilisation massive d’énergies renouvelables. Néanmoins, malgré tous leurs avantages, l'industrialisation à grande échelle de cette technologie reste entravée par la durabilité des SOCs. En effet, les SOCs sont limitées par de nombreux phénomènes physiques dont notamment l’endommagement mécanique des électrodes. Par exemple, la formation de microfissures dans l’électrode dite à hydrogène est une des sources majeures de dégradation. Les mécanismes mis en jeu ainsi que l’impact des microfissures sur les performances restent cependant mal connus à ce jour. Par une approche de modélisation multi-physique, cette thèse propose (i) de simuler les dommages dans la microstructure de l'électrode et (ii) de calculer leur impact sur la perte de performances. Une fois le modèle validé sur des expériences originales, une analyse de sensibilité sera conduite et des recommandations seront émises pour des électrodes optimisées.
Approche thermodynamique et expérimentale de la réactivité dans les systèmes multiconstitués Silicium-Métal-Carbone pour le brasage des céramiques
Le développement d'assemblages de matériaux à base de céramique joue un rôle fondamental pour l'innovation technologique dans de nombreux domaines d'ingénierie. Le choix des matériaux et du procédé d'assemblage doit permettre d'assurer un ensemble fonctionnel, fiable et durable, dont les propriétés répondent au cahier des charges de l'application.
La thèse s'inscrit dans le cadre du développement d'alliages de brasage optimisés pour l'assemblage de céramiques (prioritairement le carbure de silicium) envisagées pour diverses applications en environnements sévères dans le domaine de l'énergie en particulier. En effet, la conception de ces matériaux nécessite une bonne connaissance de la réactivité à l'interface alliage liquide / céramique. Dans ce contexte, la thèse contribuera au développement d'une approche thermodynamique et expérimentale afin de prédire et de comprendre la réactivité dans les systèmes multi-constitués Si-Métal-Carbone. Ce travail comprend une étude du mouillage et de la réactivité interfaciale d’alliages sélectionnés (expériences de mouillage et brasage, caractérisation fine des interfaces par différentes techniques telles que MEB-FEG, MET, diffraction de rayons X, XPS) avec l’appui de la modélisation thermodynamique à l’aide de la méthode CALPHAD. Ce travail à fort caractère expérimental sera réalisé dans un environnement dynamique et collaboratif.