MODELE UNIVERSEL D'ESTIMATION DE LA CONSOMMATION ENERGETIQUE DES VEHICULES POUR L'ANALYSE DES IMPACTS ENVIRONNEMENTAUX DU PARC ROUTIER

IFP Energies nouvelles

Stage Energétique Hauts-de-Seine entre février et mai 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.

MODELE UNIVERSEL D’ESTIMATION DE LA CONSOMMATION ENERGETIQUE DES VEHICULES POUR L’ANALYSE DES IMPACTS ENVIRONNEMENTAUX DU PARC ROUTIER

Descriptif

Dans un contexte de transformation profonde du secteur du transport pour limiter son impact environnemental, le déploiement massif de la simulation énergétique des véhicules en usage réel est un moyen pour créer et évaluer des scenarios prospectifs afin d’aider les acteurs politiques, industriels et de la recherche dans leur prise de décision.

Ce type d’étude est aujourd’hui bien maitrisé à IFPEN (Projet E4T & site Internet « Je change ma voiture ») et fortement déployé. Mais des limites subsistent pour évaluer rapidement l’impact environnemental de changements d’hypothèses telles que la masse du véhicule, la capacité d’une batterie ou encore sur un usage différent. A chaque fois, cela nécessite le lancement de calculs couteux et de l’utilisation de plusieurs logiciels métiers par des ingénieurs confirmés.

IFPEN cherche donc à simplifier et automatiser ce processus, facilitant ainsi l’exploitation et la dissémination de ces études. Un premier niveau de modèle simplifié d’estimation de la consommation énergétique des véhicules a ainsi été mis en place. Il s’agit d’un modèle de substitution rapide et précis basé sur une architecture de réseau de neurones mettant en œuvre des méthodes d’apprentissage profond. L’apprentissage a été réalisé sur une base de données de consommations énergétiques issues d’une importante campagne de simulation couvrant un ensemble de segments de véhicules (citadine, compacte, …), plusieurs motorisations (dont hybride et électrique) et des profils de conduite variés (urbain, autoroute, …).

Les objectifs du stage portent dans un premier temps sur l’amélioration de ce modèle avec notamment la prise en compte de l’impact de la variété des usages d’un véhicule sur sa consommation et dans un second temps sur sa mise en application avec l’élaboration et l’optimisation de scenarios prospectifs de l’évolution du parc routier.

 Description des activités  

  • Etudier les travaux antérieurs (campagne de simulation 0D, analyse des usages) et en cours (modèle de substitution basé sur un réseau de neurones profond)
  • Analyser la performance du modèle de substitution et sa sensibilité aux paramètres liés à l’usage
  • Investiguer les voies d’amélioration pour la prise en compte de l’usage par le modèle de substitution (nombre et nature des paramètres d’entrée, couverture de la base de données d’apprentissage, architecture du réseau, méthode d’apprentissage)
  • Couplage de ce modèle avec un module de calcul Analyse Cycle de Vie (ACV) automatisé afin de déterminer l’impact environnemental complet d’un véhicule
  • Application d’une optimisation de la composition d’un parc prospectif afin de respecter un CdC performances environnementales sous contrainte (préférence client, capacité production, disponibilité des vecteurs énergétiques etc.)
  • Capitalisation des travaux et des améliorations obtenues sous forme de Notebooks selon une approche « science reproductible »
  • Synthèse régulière et présentation finale des travaux devant le public concerné par l’activité 

Profil recherché 

  • Master 2 ou 3e année école d’ingénieur.
  • Connaissances en systèmes énergétiques et modélisation physique.
  • Programmation Python, rédaction de notebook Jupyter, architectures et méthodes d’entrainement de réseaux de neurones type deep learning, module Keras, backend Tensorflow.
  • Capacité d’analyser les résultats, d’envisager des pistes de progrès, de synthétiser et présenter son activité.

(PDF - Max : 5 Mo)
(PDF - Max : 5 Mo)

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