Thèse en cours

La contribution des approches chromatographiques à la surveillance des processus liés aux nouvelles énergies.

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Auteur / Autrice : Titziana Orlando
Direction : Pierre Giusti
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Chimie analytique
Date : Inscription en doctorat le 21/10/2023
Etablissement(s) : Pau en cotutelle avec Université de Liège
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences exactes et leurs applications (Pau, Pyrénées Atlantiques ; 1995-)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut des sciences analytiques et de Physico-chimie pour l'Environnement et les Matériaux

Mots clés

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Résumé

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À l'ère de la transition énergétique, la recherche d'alternatives aux combustibles fossiles est l'un des sujets les plus urgents. Toutes les grandes entreprises du secteur de l'énergie étudient un grand nombre de solutions de remplacement. Bien que les matières premières aient changé radicalement, les techniques analytiques restent les mêmes. Cette thèse vise à élargir notre expertise sur ces nouvelles matières premières renouvelables, en développant des méthodes analytiques compatibles avec ces nouveaux types d'échantillons et donc de comprendre leurs propriétés macroscopiques et leur comportement. Compte tenu de la complexité des nouvelles matières premières, un domaine en plein essor a émergé, se concentrant sur des approches multidimensionnelles telles que la chromatographie en phase gazeuse bidimensionnelle "complète" (GC×GC). La mise en œuvre d'une méthode de chromatographie en phase inverse a permis de mieux caractériser les composés saturés, les n- et les iso-paraffines, facilitant ainsi la quantification de ces composés. Ces efforts visent à établir une méthode robuste qui génère des données analytiques fiables pour contribuer aux modèles de procédés et suivre le rendement du procédé d'hydrotraitement des esters et des acides gras. Enfin, le projet de thèse de doctorat consacrera des efforts importants aux innovations matérielles et logicielles pour de nouveaux produits liés à l'énergie. En outre, le traitement des données sera un domaine d'exploration crucial, compte tenu du volume sans cesse croissant de données générées, nécessitant des compétences en codage et en filtrage pour extraire efficacement les informations souhaitées