Les énergies bas carbone (batteries au lithium, photovoltaïque, éolien) reposent en grande partie sur les terres rares (Dy, Nd, Pr, ...) et les métaux (Co, Ni, ...). De nombreuses études sont actuellement consacrées au développement de procédés d'extraction liquide-liquide adaptés à leur recyclage, mais leur transposition industrielle reste un obstacle technologique majeur, que la thèse entend en partie lever.
La performance des procédés d'extraction par solvant dépend fortement de la surface d'échange disponible entre les deux phases (généralement un solvant organique et le milieu aqueux de dissolution) et à travers laquelle s'effectue l'extraction proprement dite. Cependant, cette surface disponible est difficile à mesurer et à prévoir en raison de la complexité des phénomènes mis en jeu. Elle est en effet fortement corrélée aux propriétés physico-chimiques du système liquide-liquide considéré et aux propriétés de l'écoulement turbulent généré par le système d'agitation utilisé pour créer une interface entre les liquides (dipersion d'une phase sous forme de gouttelettes).
L'objectif de la thèse est d'explorer le potentiel des méthodes d'apprentissage automatique pour la prédiction de la surface d'échange dans une cuve agitée, représentative d'un mélangeur décanteur.
L'étude expérimentale portera sur la détermination de la distribution de taille de goutte dans la cuve agitiée (méthodes optiques et analyse d'image), le volet numérique sur la simulation CFD de l'écoulement et le développement du modèle d'apprentissage.
La thèse est située sur le centre CEA de Marcoule, proche d'Avignon, dans une équipe pluridisciplinaire résolument orientée vers les procédés pour la transition écologique. Le candidat recherché est un ingénieur et/ou titulaire d'un master 2 avec un profil généraliste désireux de jouer un rôle actif dans la transition écologique. A l’issue de cette thèse, le candidat aura une première expérience d'application des méthodes d'apprentissage numériques aux problématiques actuelles du recyclage et de l'économie circulaire. Ce type de profil polyvalent sera sans un aucun doute un atout pour une poursuite de carrière aussi bien dans le milieu académique que dans l’industrie.