Post-Doctorant·e - Modélisation et Simulation de la Structure Atomique - CDD H/F

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Ce travail s'inscrit dans un projet ERC (European Research Council) Advanced Grant. L'ERC est une organisation européenne de financement qui soutient des projets de recherche de rupture à travers des appels à projets très compétitifs, dans le cadre du programme Horizon Europe de l'Union européenne.

Le projet ERC vise à évaluer la capacité de stockage de composites innovants en biocarbone, Il s'agit d'une famille de matériaux carbonés avancés et durables issus de la biomasse permettant de stocker l'énergie dans différents environnements, contrairement à la plupart des solutions actuelles reposant sur des matériaux d'origine fossile ou non durables. Cela devrait se traduire par une réduction significative des émissions de CO et des économies d'énergie. Le travail sera réalisé dans un environnement international avec des visites régulières dans les laboratoires de partenaires en France, aux États-Unis et en Inde.

Les études en cours portent sur la sélection des biomasses, leur caractérisation, leur pyrolyse et leur graphitisation afin de produire des composites de biocarbone, ainsi que sur leurs propriétés thermophysiques, thermoélectriques et leurs performances de stockage.

ACTIVITÉS PRINCIPALES

Ce projet de postdoctorat vise à élucider les mécanismes fondamentaux régissant la transformation thermique du biocarbone en carbone graphitique. L'accent sera mis sur la compréhension à l'échelle atomique et nanométrique des phénomènes thermodynamiques et cinétiques lors de la formation des matériaux carbonés issus de la biomasse. Cela inclut la nucléation et la croissance des phases ; la dissolution, la diffusion et la précipitation des espèces ; la séparation de phases ; l'évolution de l'organisation structurale du carbone lors des traitements thermiques ; ainsi que des propriétés mécaniques telles que la stabilité des phases, le degré de diffusion interstitielle des atomes, l'énergie des surfaces/sites et la conductivité.

Le/La candidat(e) devra mettre en oeuvre et développer des techniques de simulation avancées, notamment, mais sans s'y limiter, les calculs de la théorie fonctionnelle de la densité (DFT) ; la dynamique moléculaire (MD), y compris les champs de force réactifs (par exemple, ReaxFF) ; les méthodes de Monte Carlo (par exemple, le Monte Carlo cinétique, l'échantillonnage thermodynamique). Une expérience en apprentissage automatique dans le domaine de la science des matériaux, telle que les potentiels interatomiques basés sur l'apprentissage automatique ; la modélisation des propriétés des matériaux à partir de données ; ainsi qu'une bonne connaissance des approches de modélisation multi-échelle seraient très appréciées.