Stage – Ingénieur modélisation -France – St Jean de Maurienne -Été 2024

Sujet du stage : Modélisation et optimisation du procédé de production d’aluminium par la simulation numérique et le deep learning

• Joignez-vous a notre entreprise internationale de premier plan et prenez part a des projets techniques diversifiés et innovants au sein de notre centre de recherche et développement dédié aux technologies de production de l’aluminium.
• Poste basé a St Jean de Maurienne (proche de Chambéry, Savoie)

Au sujet du poste

Tout progrès commence avec des pionniers. Chez Rio Tinto, cela commence avec vous.

Nous sommes a la recherche d’un stagiaire en fin de cycle d’ingénieur (Master 2) afin de soutenir notre équipe modélisation concernant l’optimisation du procédé de production d’aluminium en couplant la simulation numérique et l’apprentissage profond.

Il s’agit d’une excellente occasion pour une personne dynamique et curieuse de relever les défis de l’industrie de l’aluminium pour produire un métal essentiel en diminuant l’impact environnement de sa production.

Contexte du sujet de stage

La demande mondiale en aluminium n’a cessé de croître au cours des dernières décennies en raison de son utilisation dans de nombreuses industries, telles que le transport, l’électronique, le bâtiment et l’agroalimentaire. L’aluminium possède en effet de nombreuses qualités comme sa légèreté, sa résistance a la corrosion, sa recyclabilité et ses propriétés électriques, qui en font un matériau de premier choix.

Le procédé d’électrolyse de l’alumine (Al2O3) est aujourd’hui la méthode privilégiée pour produire de l’aluminium en grande quantité. Ce procédé industriel est basé sur la dissolution de l’alumine dans un bain électrolytique porté a haute température, suivie de la séparation des atomes d’aluminium et d’oxygène grâce a un courant électrique de plusieurs milliers d’ampères.

Dans le but d’améliorer les performances du procédé, un modèle numérique multiphysique a été développé. Il permet entre autres de simuler les écoulements magnétohydrodynamiques (MHD) ainsi que la dissolution, le transport par convection et la consommation de l’alumine dans le bain électrolytique. Ce modèle multiphysique est donc relativement complexe et très coûteux en temps de calcul, ce qui ne facilite pas toujours l’optimisation de certains aspects du procédé.

Un élément critique du procédé d’électrolyse réside dans l’alimentation en alumine de la cuve. En effet, un manque local en alumine entraîne la formation de gaz très polluant ; tandis qu’une suralimentation peut déstabiliser le procédé a cause de la formation de dépôts d’alumine non dissoute au niveau de la cathode. Il est donc important de maîtriser au mieux l’alimentation en alumine pour réduire les émissions de gaz a effet de serre et maximiser la production d’aluminium.

Votre contribution

L’objectif du stage est d’optimiser l’injection d’alumine dans le bain en combinant la simulation numérique avec un modèle de prédiction basé sur l’apprentissage profond. L’idée est d’ajuster le débit massique de chacun des 7 injecteurs pour tenter d’obtenir une concentration d’alumine dissoute la plus homogène possible dans l’ensemble du bain.

Pour cela, voici les différentes étapes proposées :

• La première partie du stage consiste a prendre en main le modèle numérique, de manière a bien comprendre les différents phénomènes physiques impliqués dans le procédé d’électrolyse. Ensuite, une vaste étude paramétrique sera lancée sur le cluster de calcul afin de générer un grand volume de données.
• La deuxième phase consiste a construire un modèle de prédiction par apprentissage profond en utilisant les données préalablement générées par la simulation numérique. Différentes méthodes d’apprentissage seront évaluées afin de garantir la qualité des prédictions. L’idée est de réduire la complexité des modèles physiques, permettant ainsi d’explorer un grand nombre de scénarios quasi-instantanément.
• La dernière étape du stage consiste a développer un algorithme d’optimisation basé sur les prédictions du modèle. L’objectif ultime étant de déterminer les débits massiques a appliquer a chacun des doseurs en vue d’améliorer la répartition de l’alumine dans le bain.

Profil recherché

• e en Master 2 ou 3ème année école d’ingénieur,
• Intérêt pour la recherche en milieu industriel, les procédés multiphysiques, le travail en équipe,
• Capacités d’apprentissage rapide de nouveaux domaines scientifiques complexes,
• Connaissance des phénomènes de transport, des méthodes de deep learning et du langage python souhaitable.

Ce que nous offrons

• Environnement intellectuel stimulant, pluridisciplinaire, orienté R&D avec un contexte industriel,
• Atmosphère de travail bienveillante, inclusive, et soucieuse du développement personnel,
• Gratification concurrentielle,
• Possibilité de logement abordable proche du laboratoire,
• Région montagneuse avec sports d’hiver a proximité.

À propos de Rio Tinto

À l’origine de chaque idée, de chaque innovation, de chaque petite chose qu’on appelle « progrès », il y a une personne : un explorateur, un inventeur, un entrepreneur. Un pionnier.

Depuis près de 150 ans, Rio Tinto est une entreprise de pionniers – des générations d’employés audacieux partout dans le monde qui ont en commun la vision de produire des matières essentielles au progrès humain.

Notre minerai de fer façonne la silhouette des villes, de Shanghai a Sydney. Notre aluminium – premier métal certifié « responsable » au monde – allège les avions et les voitures. Notre cuivre aide les éoliennes a produire de l’énergie. Notre bore contribue a nourrir le monde et permet d’explorer l’univers. Nos diamants célèbrent les plus beaux moments de la vie.

Emplacement du poste

Le Laboratoire de Recherche des Fabrications (LRF), de renommé mondiale dans l’industrie de l’aluminium, est un centre de R&D industriel appartenant au groupe Rio Tinto. Notre objectif est d’imaginer des solutions techniques innovantes pour diminuer les émissions de gaz a effet de serre, réduire la consommation d’énergie et améliorer les performances de nos cuves industrielles. Pour cela nous disposons de trois cuves instrumentées et d’un centre de contrôle qui nous permettent de réaliser toutes sortes de tests et ainsi valider les technologies de demain.

Chaque voix compte

Chez Rio Tinto, nous accueillons favorablement et encourageons les candidatures de femmes, de membres de la communautéLGBTQ2S+, de travailleurs âgés, de personnes handicapées et de représentants d’origines diverses.

Nous sommes déterminés a créer un milieu inclusif où les employés se sentent a l’aise d’être eux-mêmes. Nous souhaitons de plus que chacun ait l’impression que sa voix compte, que toutes les cultures sont respectées et que les points de vue, aussi variés soient-ils, sont non seulement bienvenus, mais également essentiels a notre succès. Nous nous traitons mutuellement avec équité et dignité, sans égard a la race, au genre, a la nationalité, a l’origine ethnique, a la religion, a l’âge, a l’orientation sexuelle ou a tout autre aspect distinctif.

#FR

Source ⇲