Diagnostic d'un modèle couplé de synthèse Fischer-Tropsch avec la plateforme Lagun

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.

Diagnostic d’un modèle couplé de synthèse Fischer-Tropsch avec la plateforme Lagun

IFPEN développe des modèles pour simuler des procédés catalytiques. Ce stage porte sur l’analyse d’un modèle couplé de synthèse Fischer-Tropsch, associant notamment hydrodynamique, transferts thermiques et cinétique réactionnelle.

L’objectif est d’utiliser Lagun, une plateforme développée conjointement par Safran et IFPEN, afin de diagnostiquer le comportement du modèle, d’identifier ses paramètres les plus influents et de confronter ses prédictions à des données d’essais pilotes.

Objectifs du stage :

• Prendre en main le modèle couplé et la plateforme Lagun.
• Réaliser un plan de simulations en faisant varier les paramètres et conditions opératoires.
• Identifier les comportements inattendus et les éventuelles incohérences physiques.
• Effectuer une analyse de sensibilité globale, notamment à l’aide des indices de Sobol.
• Étudier l’influence et les éventuelles corrélations entre paramètres.
• Construire et évaluer des modèles de substitution, par exemple à base de processus gaussiens.
• Comparer les simulations et modèles de substitution aux résultats d’essais pilotes.
• Analyser les écarts observés et proposer des pistes d’amélioration du modèle.

Profil recherché :

Étudiant·e en deuxième année de master ou en dernière année d’école d’ingénieurs, spécialisé·e en génie chimique, génie des procédés, modélisation ou science des données appliquée aux procédés.

• Nous recherchons une personne rigoureuse, curieuse, autonome, disposant de bonnes capacités d’analyse et appréciant le travail en équipe.
• De bonnes qualités rédactionnelles en français ou en anglais sont nécessaires.
• Des connaissances en modélisation, simulation numérique, statistiques ou traitement de données sont souhaitées. Une expérience en Python, MATLAB ou outil équivalent serait appréciée.

Autres informations :

Transports : IFP Energies Nouvelles – Solaize est situé à 20 km au Sud de Lyon. Un véhicule personnel est recommandé mais le site est aussi accessible en transports en commun (des navettes entre la gare de Feyzin ou le métro B sont disponibles aux heures de bureau, matin et soir).

Stage rémunéré

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Diagnostics of a Coupled Fischer–Tropsch Synthesis Model Using the Lagun Platform

Context :

IFPEN develops models for simulating catalytic processes. This internship focuses on the analysis of a coupled Fischer–Tropsch synthesis model, combining hydrodynamics, heat transfer, and reaction kinetics.

The objective is to use Lagun, a platform jointly developed by Safran and IFPEN, to diagnose the model’s behavior, identify its most influential parameters, and compare its predictions with pilot-plant test data.

Description :

• Gain familiarity with the coupled model and the Lagun platform.
• Develop a simulation plan by varying parameters and operating conditions.
• Identify unexpected behavior and any potential physical inconsistencies.
• Perform a global sensitivity analysis, particularly using Sobol indices.
• Study the influence of parameters and any potential correlations between them.
• Build and evaluate surrogate models, for example based on Gaussian processes.
• Compare simulations and surrogate models with pilot-plant test results.
• Analyze the observed discrepancies and propose avenues for improving the model.

Required profile :

We are looking for a rigorous, curious, and autonomous person with strong analytical skills who enjoys teamwork. Good written communication skills in French or English are required.

The candidate should be a second year Master’s student or a final-year engineering student specializing in chemical engineering, process engineering, modeling, or data science applied to processes.

Knowledge of modeling, numerical simulation, statistics, or data processing is desirable. Experience with Python, MATLAB, or an equivalent tool would be an advantage.

Additional information :

Transport: IFP Energies Nouvelles – Solaize is located 20 km south of Lyon. A personal mean of transportation is recommended but the site can be reached by public transportation as well (a shuttle between the train station of Feyzin or Metro B and IFPEN is available in the morning and afternoon).

Remunerated internship