PhD position « Production optimisée de biohydrogène par la culture des microalgues en conditions solaires »

Date limite de candidature : 07/06/2021
Date de début : 01/10/2021
Date de fin : 30/09/2024

Pôle : Automatique et systèmes
Type de poste : Thèses
Contact : TEBBANI Sihem (sihem.tebbani@l2s.centralesupelec.fr)

Merci de candidater sur le site Portail emploi du CNRS : https://bit.ly/2S42F0w

Production optimisée de biohydrogène par la culture des microalgues en conditions solaires

Informations générales

Lieu de travail : GIF SUR YVETTE
Nom du responsable scientifique : Sihem Tebbani, Mariana Titica, Guillaume Cogne
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2021
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Problématique :
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Dans le cadre du défi relatif à la transition énergétique, la valorisation de la biomasse pour la production d’un biocarburant, en remplacement de carburants fossiles, représente un enjeu majeur.
Plus spécifiquement, il a été démontré que le bio-hydrogène représente une solution efficace, de par son potentiel énergétique et la faible empreinte carbone lors de sa combustion.
Dans ce projet de thèse, l’objectif sera donc de proposer un procédé de production d’hydrogène via la culture des micro-organismes photosynthétiques qui représente une voie à fort potentiel de production d’une source d’énergie décarbonée, par la conversion de l’énergie solaire en énergie chimique, par les systèmes biologiques. L’optimisation de la production semi-continue de l’hydrogène sera réalisée via la conception et l’implémentation expérimentale d’un système avancé de commande, combinant des systèmes de mesure innovants, des modèles métaboliques et des algorithmes d’estimation et de commande.
Ce sujet interdisciplinaire associe l’Automatique, le Génie des Procédée et la Biologie des microalgues. L’objectif est d’optimiser un procédé bi-étagé de production d’H2 via la culture des microalgues, par la mise en place de lois de commande avancées, robustes aux incertitudes inhérentes à ce type de procédé, incluant des approches d’estimation et de développement de capteurs logiciels. Il associe des développements théoriques ainsi que des expérimentations sur des bioréacteurs de culture de microalgue, dans une démarche intégrée.

Objectifs et descriptifs du travail:
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Les objectifs de ce projet de doctorat sont :
– Modélisation du comportement des microalgues en conditions hypoxiques
– Définition des conditions optimales de fonctionnement permettant de maximiser l’efficacité de conversion énergétique du rayonnement solaire capté par la biomasse en dihydrogène à partir d’un système de production bi-étagée, envisagé à échelle de laboratoire et en lumière artificielle contrôlée.
– Conception de capteurs logiciels et de lois de commande optimales et robustes pour la conduite du procédé à échelle de laboratoire en lumière artificielle. Validation des développements dans le cas de culture en conditions solaires.
– Développement de nouvelles stratégies d’estimation et de commande pour des systèmes interconnectés.
– Etude économique et énergétique du procédé proposé.
Pour réaliser ces objectifs, les étapes envisagées pour le projet de thèse sont :
– Modélisation des sous-systèmes, à partir de modèle de la littérature et de bases de données disponibles au Laboratoire GEPEA. La modélisation du comportement cellulaire en conditions anoxiques et pendant la nuit est généralement mal/peu modélisé. Or, le développement du système dans des conditions solaires conduit nécessairement à explorer la modélisation des micro-organismes pendant la nuit et en condition anoxiques (qui est une condition nécessaire pour induire la production de l’hydrogène), afin d’optimiser au mieux le rendement du système global.
– Mise au point, pour chaque sous-système, et pour le système complet, de capteurs logiciels afin de reconstruire les variables non disponibles en temps réel. Pour cela, des approches d’estimation robustes aux incertitudes du modèle seront envisagées (par exemple estimateurs par intervalles, MHE).
– Optimisation du rendement du procédé complet, en considérant deux sous-systèmes en série, puis interconnectés et détermination de la configuration optimale pour le procédé complet.
– Mise en place de loi de commande optimale et robustes pour le suivi de la trajectoire optimale. Des approches robustes non linéaires seront privilégiées (commande sans modèle, commande prédictive robustifiée, commande adaptative).
– Une deuxième approche sera explorée : commande optimale en temps réel (par exemple Economic MPC) afin de déterminer le fonctionnement optimal du système en temps réel, et assurer une adaptation de la trajectoire optimale de fonctionnement en fonction de l’évolution réelle du système.
– Les développements précédents se feront sur des photobioréacteurs à échelle de laboratoire. En fonction des résultats obtenus, test et validation en conditions solaires simulées ou sur la plateforme Algosolis sont envisagés (http://algosolis.com/).
– Evaluation des performances énergétiques du procédé incluant la commande optimale et les capteurs logiciels développées.

Profil recherché:
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Master 2 Recherche et/ou Ingénieur(e) en Automatique. Des connaissances en Génie des Procédés, Bioprocédés, Biologie ou Biotechnologies seraient appréciées mais non indispensables (mais dans tous les cas une solide motivation pour la réalisation d’études expérimentales en laboratoire est requise).

Un profil avec un Master 2 et/ou Ingénieur(e) en Génie des Procédés/Bioprocédés est possible mais avec une solide formation en Automatique, en mathématiques et en simulation numérique.

Références bibliographiques :
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– K. K. Jaiswal, Kumar, V., Vlaskin, M. S., Sharma, N., Rautela, I., Nanda, M., & Chauhan, P. K. (2020). Microalgae fuel cell for wastewater treatment: Recent advances and challenges. Journal of Water Process Engineering, 38, 101549.
– S. Kosourov, M. Jokel, EM Aro, Y. Allahverdiyeva (2018) A new approach for sustained and efficient H2 photoproduction by Chlamydomonas reinhardtii. Energy Environ. Sci. 11, 1431 DOI: 10.1039/c8ee00054a
– G. Philipps, T. Happe, A. Hemschemeier (2012) Nitrogen deprivation results in photosynthetic hydrogen production in Chlamydomonas reinhardtii. Planta 235(4), 729-45
– S. Tebbani, M. Titica, G. Ifrim, M. Barbu, S. Caraman. Optimal Operation of a Lumostatic Microalgae Cultivation Process. Developments in Model-Based Optimization and Control, 2015, 978-3-319-26685-5.
– S. E. Benattia, S. Tebbani, D. Dumur (2019) Linearized min‐max robust model predictive control: Application to the control of a bioprocess, International Journal of Robust and Nonlinear Control.
– G.A. Ifrim, M. Titica, G. Cogne, L. Boillereaux, S. Caraman, J. Legrand (2014), Dynamic pH model for autotrophic growth of microalgae in a photobioreactor: A tool for monitoring and control purposes, AIChE Journal, 60: 585–599.

Contexte de travail

Le sujet de thèse s’inscrit dans le cadre du projet PROOHMICS, financé par le CNRS dans le cadre de l’appel à projet 80 PRIME (https://miti.cnrs.fr/appel-projet/80-prime-2019/). Ce projet est une collaboration entre le Laboratoire des Signaux et Systèmes (CNRS UMR 8506), Université Paris-Saclay, Gif sur Yvette, et le laboratoire GEPEA (CNRS 6144) Université de Nantes, sur le site de Saint-Nazaire.
Les travaux seront réalisés au Laboratoire des Signaux et Systèmes, avec des séjours au laboratoire GEPEA, notamment pour les campagnes expérimentales. Le planning exact des séjours sera à définir en fonction de l’état d’avancement des travaux de thèse. Des formations en Génie des procédés et en culture de microalgues seront proposées à la personne recrutée.

Le(a) doctorant(e) sera inscrit(e) au programme doctoral de l’Université Paris-Saclay, Gif sur Yvette, France. Il/elle sera encadrée(e) par Sihem Tebbani (L2S), Mariana Titica (GEPEA) et Guillaume Cogne (GEPEA).