Thèse soutenue

Conception numérique axée sur l'analyse de microstructure multi-échelles de matériaux

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Auteur / Autrice : Adam Hammoumi
Direction : Maxime MoreaudMichaela KlotzElsa Jolimaitre
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Traitement du signal et des images
Date : Soutenance le 16/11/2022
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : IFP Energies Nouvelles
référent : CentraleSupélec (2015-....)
graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Informatique et sciences du numérique (2020-....)
Jury : Président / Présidente : Hugues Talbot
Examinateurs / Examinatrices : Jesús Angulo López, Benoît Coasne, Johan Debayle, Mélaz Tayakout, Julien Moriceau, Thibaud Chevalier
Rapporteurs / Rapporteuses : Jesús Angulo López, Benoît Coasne

Résumé

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La demande globale d'énergie augmente rapidement dans le monde entier. La catalyse hétérogène est à l'origine de la plupart des principes de la chimie verte : procédés d'économie d'énergie, efficacité de l'atome, procédés de nettoyage, etc. La catalyse en général, et la catalyse hétérogène, est très vite devenue un outil essentiel pour le développement de la chimie industrielle. Actuellement, 85 % des procédés industriels utilisés dans le monde sont catalytiques. Dans ce contexte, de nombreux efforts sont déployés pour optimiser les catalyseurs hétérogènes afin de répondre à la demande croissante d'énergie tout en réduisant l'impact environnemental des carburants. Pour ces raisons, et bien d'autres, la conception de nouveaux matériaux catalytiques est aujourd'hui un sujet de grande importance. L'approche actuelle concernant la conception de catalyseurs tend vers une élaboration contrôlée de matériaux dont la texture est maîtrisée, ordonnée et hiérarchisée de l'échelle nanométrique à l'échelle micrométrique. Ces catalyseurs devront être plus actifs, stables (efficacité énergétique), et plus sélectifs (économie d'atomes, moins de rejets). Dans ce cadre, ce travail de recherche se concentre sur la création de jumeaux numériques de microstructures visant in-fine le rétro-design de matériaux poreux pour des propriétés d'usage optimales. Les applications concernent les supports de catalyse et les matériaux de construction, avec une priorité donnée à l'amélioration des propriétés multi-physiques en considérant les propriétés texturales de ces matériaux. La contribution de cette thèse est un nouveau cadre numérique permettant la modélisation et la caractérisation de ces matériaux. Cette nouvelle approche s'appuie sur des modèles aléatoires pour représenter des microstructures réalistes multi-échelles et complexes. Pour extraire les propriétés texturales de ces microstructures, deux méthodes numériques ont été développées dans un premier temps. La première nous permet de caractériser le réseau de porosité d'une microstructure et de calculer sa distribution de taille de pore, et la seconde nous permet de calculer la tortuosité géométrique de ces matériaux avec une approche rapide de recherche sur graphe. Sur le même sujet, notre contribution majeure est un modèle morphologique qui simule de manière originale la physisorption par gaz au moyen de la morphologie mathématique et des opérateurs de percolation. La physisorption par gaz est l'une des techniques expérimentales les plus utilisées pour la caractérisation des propriétés texturales des matériaux poreux. Le modèle a été validé sur des matériaux réels conçus pour cette thèse. L'apprentissage profond a également été largement exploré. Tout d'abord, une nouvelle approche s'appuyant sur les réseaux de neurones convolutifs a été proposée. Cette dernière propose une solution pour améliorer la qualité de l'apprentissage lorsque les données d'entraînement en entrée sont peu nombreuses. Une deuxième contribution nous a permis de stocker les informations morphologiques du modèle précédent dans un volume 3D, et de capturer les informations inter-coupes dans des coupes 2D. L'ensemble du processus a transformé le problème initial en un problème d'apprentissage profond, ce qui a considérablement réduit le temps de calcul du modèle de physisorption par gaz.