30.06.2022
15 minutes de lecture
Fertiliser par la recherche fondamentale les développements technologiques nécessaires à la transition énergétique est au cœur de la feuille de route d’IFPEN. Parmi les verrous identifiés pour aller vers la neutralité carbone en 2050, émerge au premier plan la nécessité d’affiner les descriptions paramétriques des procédés et systèmes de production et de transformation de l’énergie. Ceci passe par le remplacement progressif des approches globales caractérisant les entrées et les sorties de ces systèmes, par des méthodes reposant sur la connaissance de descripteurs qui pilotent le détail des mécanismes physico-chimiques en jeu, pour in fine établir des lois de comportement prédictives. Dans ce contexte, six faits marquants sont présentés dans ce numéro de Science@ifpen.
Les deux premiers concernent la chémoinformatique. D’abord appliquée à la maîtrise de la compatibilité entre un polymère et un fluide, point essentiel lors de la conception d’une chaîne d’alimentation en biocarburant. Un couplage fort entre des descripteurs moléculaires et des descripteurs du fluide est introduit, pour construire un ensemble de paramètres directement interprétables par des algorithmes d’apprentissage automatique. Ces algorithmes sont aussi utilisés pour identifier les propriétés chimiques qui contrôlent le vieillissement par oxydation des nouveaux carburants.
L’optimisation des catalyseurs est l’objet des deux notes suivantes. Une caractérisation des chemins tortueux suivis par les gaz est établie à partir de jumeaux numériques. L’optimisation des catalyseurs bénéficie aussi de l’intégration maintenant systématique de descripteurs catalytiques au sein des modèles de la cinétique chimique.
Sur un registre complémentaire, la compréhension de l’interaction entre tous les phénomènes non-linéaires associés à la turbulence et à la combustion de l’hydrogène dans un moteur à combustion interne progresse à travers l’introduction de descripteurs reposant sur de nouvelles décompositions modales des signaux aérodynamiques issus de simulations.
Enfin, affiner la prédiction des modifications attendues d’un trait côtier s’organise à IFPEN autour de la mise en place de descripteurs spécifiques, qui combinent l’historique de données satellitaires avec des informations issues du terrain.
Je vous souhaite une bonne lecture,
Luc Vervisch
Président du Conseil scientifique d’IFPEN
Professeur à l’INSA Rouen Normandie
Membre de l’Institut Universitaire de France
La chémoinformatique et ses descripteurs : application à la compatibilité polymères/fluides
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Prédiction de la stabilité à l’oxydation de fluides par apprentissage machine
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