Alternance - Modélisation et Simulation Numérique Multi-Échelles des Procédés Industriels H/F Veolia Environnement

Sous la responsabilité d'un Chercheur Confirmé en Modélisation au sein du Département des Expertises Scientifiques et Technologiques, vous aurez pour principales missions :

1. Analyse et sélection de la stratégie de modélisation :

• Étudier et caractériser les procédés Veolia à modéliser (traitement de l'eau, des déchets, énergie...)
• Identifier et prendre en compte l'ensemble des phénomènes physiques en jeu (transferts de chaleur, mécanique des fluides, réactions chimiques, couplages multi-physiques...)
• Choisir et justifier la stratégie de modélisation adaptée (CFD, approches hybrides CFD/Python, Machine learning...)
• Définir les hypothèses simplificatrices et les limites du modèle

2. Analyse de passage à l'échelle (Scale Up / Scale Down) :

• Étudier la transposabilité des modèles développés à différentes échelles (laboratoire, pilote, industrielle)
• Définir les limites supérieures et inférieures de taille des procédés modélisés
• Identifier les critères de similitude et les paramètres critiques pour le changement d'échelle
• Valider les modèles à échelle pilote avant extrapolation au full scale

3. Modélisation et simulation numérique :

• Construire et paramétrer les modèles CFD via ANSYS Fluent ou hybrides CFD/Python
• Mettre en oeuvre les méthodes numériques appropriées (éléments finis, volumes finis, méthodes itératives de résolution...)
• Développer des scripts Python pour le post-traitement, l'automatisation des simulations et le couplage avec d'autres outils de calcul scientifique
• Assurer la cohérence et la robustesse des modèles développés sous environnement Linux

4. Calibration et validation des modèles :

• Faire une étude de sensibilité afin d'identifier les paramètres les plus influents sur le modèles
• Confronter les résultats de simulation aux données expérimentales disponibles
• Calibrer les paramètres du modèle pour assurer la représentativité physique
• Quantifier les incertitudes et les marges d'erreur

5. Valorisation et amélioration continue :

• Contribuer à la capitalisation des méthodes et outils développés
• Documenter les résultats et rédiger des rapports techniques
• Participer aux réunions de coordination de l'équipe CSM
• Présenter les avancées aux équipes internes
• Explorer l'apport des algorithmes de machine learning pour enrichir ou accélérer les simulations

Nous vous proposons un contrat d'apprentissage ou de professionnalisation à pourvoir début septembre 2026 pour 12 mois.