Thèse Où Vont les Microplastiques Optimisation par Intelligence Artificielle de la Forme de Particules Flexibles en Écoulement Turbulent H/F

Doctorat.Gouv.Fr

Pour atteindre cet objectif, le projet reposera sur une modélisation physique combinée à des techniques d'optimisation basées sur l'intelligence artificielle. La dynamique des particules sera étudiée dans le régime d'écoulement de Stokes, avec des déformations élastiques projetées sur un espace de dimension finie. Les particules flexibles seront modélisées comme des assemblages de sphères rigides, permettant de formuler leur dynamique sous forme de systèmes d'équations différentielles ordinaires linéaires. Des méthodes d'optimisation bayésienne et d'apprentissage par renforcement seront utilisées pour résoudre le problème inverse d'optimisation de la forme et de la flexibilité sous contraintes d'objectifs ciblés. Ces approches seront testées dans des écoulements de complexité croissante, incluant des écoulements cellulaires, stationnaires et de la turbulence pleinement développée. La pollution par les microplastiques constitue un enjeu environnemental majeur, mais les mécanismes gouvernant leur transport dans les écoulements turbulents restent encore mal compris. Des études ont montré que des particules rigides non sphériques peuvent échantillonner préférentiellement certaines structures de la turbulence. Toutefois, le rôle de la forme et de la flexibilité des particules demeure largement inexploré.

Ce projet vise à mieux comprendre l'influence des propriétés géométriques et mécaniques des particules sur leur dynamique en écoulement turbulent, à l'interface entre mécanique des fluides, mathématiques appliquées et intelligence artificielle. L'objectif principal de cette thèse est de comprendre et de contrôler le transport et l'accumulation de particules flexibles, en particulier des microplastiques, dans des écoulements turbulents.

Plus précisément, il s'agira (i) de développer des modèles physiques et mathématiques décrivant la dynamique de particules flexibles en régime de Stokes, (ii) d'analyser l'influence de la forme et de la flexibilité sur leur interaction avec la turbulence, et (iii) de formuler et résoudre un problème d'optimisation de forme des particules à l'aide de méthodes d'intelligence artificielle, notamment l'optimisation bayésienne et l'apprentissage par renforcement.

Enfin, le projet visera à valider ces approches dans des écoulements de complexité croissante et à produire des résultats valorisables sous forme de publications scientifiques.