Amélioration des prédictions PIR par fusion de données analytiques

IFP Energies nouvelles - Lyon

Stage Chimie Rhône entre mars et août 2022 de 4 à 6 mois


IFP Energies nouvelles (IFPEN) est un acteur majeur de la recherche et de la formation dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. De la recherche à l’industrie, l’innovation technologique est au cœur de son action, articulée autour de quatre priorités stratégiques : Mobilité Durable, Energies Nouvelles, Climat / Environnement / Economie circulaire et Hydrocarbures Responsables.

Dans le cadre de la mission d’intérêt général confiée par les pouvoirs publics, IFPEN concentre ses efforts sur :

  • l’apport de solutions aux défis sociétaux de l’énergie et du climat, en favorisant la transition vers une mobilité durable et l’émergence d’un mix énergétique plus diversifié ;
  • la création de richesse et d’emplois, en soutenant l’activité économique française et européenne et la compétitivité des filières industrielles associées.

Partie intégrante d’IFPEN, l’école d’ingénieurs IFP School prépare les générations futures à relever ces défis.

Amélioration des prédictions PIR par fusion de données analytiques

Contexte du projet

Dans le contexte de l’Usine du Futur, la digitalisation et le contrôle avancé des procédés nécessitent de plus en plus de données (produits et/ou procédé). Le suivi en ligne des unités est l’un des axes permettant d’accompagner cette 4ème révolution industrielle.

L’approche analytique par spectrométrie proche infrarouge (SPIR) présente de nombreux atouts dans le déploiement du contrôle avancé. En effet l’installation de cette technologie robuste en ligne avec une maintenance restreinte mettent cette technique analytique au premier plan. Cela est d’autant plus vrai avec l’apparition sur le marché de nouveaux outils dont le coût d’investissement est moindre par rapport à l’instrumentation de process classique qui représente parfois un frein au déploiement de ces analyses en ligne.

Un précédent stage avait montré qu’un spectromètre avec une gamme spectrale réduite permettait d’obtenir certaines qualités produits avec d’excellentes performances de prédiction mais avec des limitations sur d’autres. D’autres travaux montrent que la fusion de données permet d’améliorer les prédictions par le PIR seul.

Objectifs du stage

L’objectif de ce stage serait d’utiliser des approches de fusion de données et de les appliquer sur des spectres obtenus dans le stage précédent sur le spectromètre à gamme spectrale pour améliorer les prédictions de propriétés ciblées.

Les spectres PIR seraient fusionnés à la densité, mesure implémentable en ligne également, pour améliorer les prédictions. Une partie du stage consistera à travailler sur une base de données existante et une seconde partie sera une mise en application en ligne.

Profil recherché

Ecole d’ingénieur ou master avec forte dominante en chimiométrie ou master chimie avec une expérience significative en chimiométrie.


(PDF - Max : 5 Mo)
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