Post-Doc - Screening and identification of unrevealed reactivity descriptors of lignocellulosic biomass combining multiscale analytical data with data-driven methodologies.

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Stage Chimie Rhône mars 2024 18 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.

Screening and identification of unrevealed reactivity descriptors of lignocellulosic biomass combining multiscale analytical data with data-driven methodologies.

Producing fuels, chemical intermediates, and energy from renewable sources such as lignocellulosic biomass, must be one of the strategic research priorities if we wish to rapidly support the energy transition.

However, to consider a better profitability of lignocellulosic biomass conversion processes by the biochemical route, it becomes essential to establish the link between the physical and chemical properties of lignocellulosic biomass and the sugar yield observed after enzymatic hydrolysis step.

This issue is the focus of a new multi-partner project funded by the ANR. Planned methodology in response to this question is to combine the skills of experts in the fields of analysis and data science to identify reactivity markers of enzymatic hydrolysis and propose a model to predict the reactivity of a lignocellulosic biomass from various origins.

We propose to integrate heterogenous and multi-scale analytical data with data-driven methodologies.

Finding the right synergy between the different learning methods (chemometrics, deep learning, machine learning) will be the key to the success of this project to propose the best predictive performances.

Project

The subject of the post-doctoral position is dedicated to one of the tasks of the global multi-partner project.

This task concerns the study of the liquid phase resulting from the biomass pre-treatment stage and in particular the identification of inhibitors that may play a key role during the enzymatic solid hydrolysis stage.

The first objective is to complete the analytical data set, using fractionation method of industrial samples, separative techniques (LCxLC-MS/MS) and microplate tests. The other partners will also provide data sets obtained on the same samples using complementary analytical techniques.

The second objective is to deploy data fusion approaches to obtain a global dataset and apply the most relevant chemometric methods to highlight reactivity descriptors.

Profile

PhD in chemical science, analytical chemistry, chemometrics

  • Knowledge in analytical techniques and chemometrics is required.
  • Motivation for the data processing
  • Proactivity, organization, and scientific rigor
  • A PhD in LC-MS combined with a statistical approach to data processing would be highly appreciated.

Additional information

Duration of the internship: 18 months
Period: March 2024 -August 2025
Workplace: IFPEN, Solaize (69360), France
Transport: Shuttle Lyon-Feyzin (10 min) then bus line GE2 (5 min)/ “TCL à la demande” from Oullins &Venissieux


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

Ou


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