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Apprentissage profond informé par la physique pour les écoulements complexes
No full textThis PhD work investigates two specific problems concerning turbomachinery using machine learning algorithms. The first focuses on the axial flow compressor, addressing the issues of rotating stall and surge which is unstable phenomena that limit the operational range of compressors. Recent advancements include the development of flow control techniques, such as jets at the casing and leading edge of the rotor, which have shown promise in extending compressor operating ranges. However, optimizing these control strategies poses a challenge due to the large number of parameters and configurations, including the number of jets, the injection velocity, and the injection angle in the fixed frame. This raises the question: can ML algorithms assist in exploring this extensive parameter space and optimizing the control strategy? To this end, a comprehensive database of experimental results from various control parameters and compressor performance evaluations on an axial flow compressor has been utilized, with tests conducted on the CME2 test bench at LMFL laboratory. The second problem examines the radial vaneless diffuser, an annular stator component positioned downstream of the rotor in radial pumps and compressors. Its primary role is to decelerate the fluid while increasing static pressure and enthalpy. Despite its seemingly straightforward function, predicting the flow behaviour within the diffuser is quite challenging due to the lack of fluid guidance, the complex jet wake flow structure at the inlet, flow instabilities, three-dimensional nature of the flow. This leads to the inquiry: can ML algorithms effectively predict this flow? For this analysis, we utilize a database consisting of numerical simulations (URANS) obtained on a radial flow pump geometry performed at LMFL laboratory. We employed two machine learning approaches to investigate these distinct topics related to turbomachinery devices. The first approach utilizes Neural Networks (NNs) and Genetic Algorithms (GAs) to explore active flow control strategies in an axial compressor. The second approach applies Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to model 2D turbulent flow in the vaneless diffuser of a radial pump.Ce travail de doctorat étudie deux problèmes spécifiques concernant les turbomachines en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique. Le premier se concentre sur un compresseur axial, en abordant les problèmes de décrochage tournant, qui sont des phénomènes instables limitant la plage de fonctionnement des compresseurs. Les avancées récentes comprennent le développement de techniques de contrôle d'écoulement, telles que des jets au niveau du carter et du bord d’attaque du rotor, qui ont montré un potentiel pour étendre les plages de fonctionnement des compresseurs. Cependant, l’optimisation de ces stratégies de contrôle représente un défi en raison du grand nombre de paramètres et de configurations, y compris le nombre de jets, la vitesse d’injection et l’angle d’injection dans le cadre fixe. Cela soulève la question suivante : les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent-ils aider à explorer cet vaste espace de paramètres et à optimiser la stratégie de contrôle ? À cette fin, une base de données complète des résultats expérimentaux issus de divers paramètres de contrôle et évaluations des performances du compresseur sur un compresseur axial a été utilisée, avec des tests effectués sur le banc d'essai CME2 au laboratoire LMFL. Le deuxième problème examine un diffuseur lisse radial, un composant statorique annulaire positionné en aval du rotor dans les pompes et compresseurs radiaux. Son rôle principal est de décélérer le fluide tout en augmentant la pression statique et l'enthalpie. Malgré sa fonction apparemment simple, prédire le comportement de l'écoulement à l'intérieur du diffuseur est assez difficile en raison du manque de guidage du fluide, de la structure complexe du flux de jet à l'entrée, des instabilités d'écoulement et de la nature tridimensionnelle du flux. Cela mène à la question suivante : les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent-ils prédire efficacement cet écoulement ? Pour cette analyse, nous utilisons une base de données composée de simulations numériques (URANS) réalisées sur une géométrie de pompe centrifuge effectuées au laboratoire LMFL. Nous avons employé deux approches d'apprentissage automatique pour étudier ces sujets distincts liés aux dispositifs de turbomachinerie. La première approche utilise des réseaux de neurones (NN) et des algorithmes génétiques (GA) pour explorer des stratégies de contrôle actif du flux dans un compresseur axial. La deuxième approche applique des réseaux de neurones informés par la physique (PINN) pour modéliser un écoulement turbulent en 2D dans le diffuseur d'une pompe radiale
Synthèse et caractérisations physico-chimique et par imagerie IRM de nanoobjets théranostiques à base de peptides autoassemblés
No full textThere is an increasing need for biocompatible drug delivery systems which also possess bioimaging properties, to follow the fate of the drug post-administration. This work aims to develop self-assembled peptide-based theranostic nanovectors that can specifically deliver drugs to tumors and that can be monitored in vivo by MRI. The study focuses on amphiphilic peptides, which contain an RGD motif for the targeting of αvβ3 integrin receptors overexpressed at the surface of cancer cells, and present pH-dependent self-assembly into micelle-like nanoparticles. A continuous-flow solid phase peptide synthesis (SPPS) was developed and optimized by characterizing the synthetic peptides by capillary electrophoresis coupled with mass spectrometry via an electrospray ionization interface (CE-ESI-MS). Peptide functionalization with a gadolinium complex was considered for the conception of a contrast agent in MRI, based on self-assembled peptides. Finally, formulation of peptide-based nanostructures by coassembly of sequences with varying degrees of functionalization, afforded nanoobjects with physico-chemical properties adapted for a prolonged lifetime in the systemic circulation, as characterized by complementary methods (DLS, zetametry, CE-UV, TDA, TEM and MRI).Il existe un besoin croissant de systèmes de délivrance de médicament biocompatibles, servant également de sondes d'imagerie pour suivre le principe actif dans l'organisme. Dans ce contexte, ce travail de thèse porte sur le développement de nanovecteurs théranostiques à base d'autoassemblage peptidique, capables de délivrer spécifiquement des médicaments dans les tumeurs avec un suivi par imagerie IRM in vivo. Les peptides étudiés sont des séquences amphiphiles incluant un motif RGD pour le ciblage actif des intégrines αvβ3, récepteurs surexprimés par les cellules cancéreuses, et pouvant s'autoassembler en nanostructures micellaires, en fonction du pH. Une synthèse peptidique sur phase solide (SPPS) en flux continu a été développée et optimisée par suivi en électrophorèse capillaire couplée à la spectrométrie de masse via une interface d'ionisation par électronébulisation (CE-ESI-MS). En vue de la conception d'un agent de contraste en IRM à base d'autoassemblage peptidique, une fonctionnalisation de la séquence peptidique par un complexe de gadolinium a été considéré. Enfin, la formulation de nanostructures peptidiques par co-assemblage de séquences fonctionnalisées avec différents pourcentages, a mené à des nanoobjets de propriétés physico-chimiques adaptées pour un temps de vie prolongé dans la circulation sanguine, qui ont été caractérisées par des méthodes complémentaires (DLS, zétamétrie, CE-UV, TDA, TEM et IRM)
Structuration de données d’un Jumeau numérique pour réconcilier les modèles réels et simulés – Cas d’étude : Modèle Energétique d’un bâtiment
No full textThis dissertation presents a pioneering research endeavor focused on enhancing Building Energy Management Systems (BEMS) through the integration of advanced data interoperability methods and Digital Twin (DT) technology. The research is propelled by the critical need to improve energy efficiency and sustainability in the built environment, addressing the complex challenges posed by heterogeneous data sources and the lack of standardized platforms for effective energy management.The central thesis of this research is the development of a Semantic Digital Twin (SDT) framework for BEMS, which leverages semantic web technologies and ontologies to ensure seamless data integration and real-time reflection of building operations. The framework addresses the core issues of data heterogeneity and interoperability by employing a unified metadata standardization approach and a scalable, modular DT framework that can be adapted to various building types and systems.The research methodology is structured around a comprehensive analysis of state-of-the-art methods, identification of gaps in existing technologies, and the iterative development and refinement of frameworks, methodologies, and models. Theoretical analysis, simulation testing, and case study evaluations are utilized to assess the conceptual foundations, effectiveness, and practicality of the proposed solutions.Key innovations of this research include the application of Retrieval-Augmented Generation (RAG) for Large Language Models (LLMs) to automate and enhance the classification process of BMS data points, the formulation of a metadata standardization framework based on the Brick ontology, and the introduction of a framework for heterogeneous data interoperability using semantic web technologies. These contributions collectively culminate in a standardized digital twin framework that offers a cohesive platform for modeling, simulating, and predicting building system performance.The outcomes of this research are expected to substantially contribute to the existing knowledge base by enhancing the integration and functionality of BEMS. Specifically, the research aims to improve the precision, efficiency, and usability of BEMS, thereby advancing both the theoretical and practical aspects of building management and energy conservation. The proposed solutions have been validated through empirical evaluations, demonstrating significant improvements in energy efficiency, operational performance, and decision-making efficiency within the built environment.This dissertation concludes with a discussion on the implications of the proposed solutions, highlighting the potential for autonomous, responsive, and energy-efficient building management systems. It also provides recommendations for future research and applications, charting a promising path for the evolution of smart and sustainable building practices.Cette thèse présente une recherche pionnière axée sur l'amélioration des systèmes de gestion de l'énergie des bâtiments (BEMS) grâce à l'intégration de méthodes avancées d'interopérabilité des données et de la technologie de jumeau numérique (DT). La recherche est motivée par le besoin crucial d'améliorer l'efficacité énergétique et la durabilité dans l'environnement bâti, en abordant les défis complexes posés par les sources de données hétérogènes et l'absence de plateformes standardisées pour une gestion efficace de l'énergie.La thèse centrale de cette recherche est le développement d'un cadre de jumeau numérique sémantique (SDT) pour les BEMS, qui utilise les technologies du web sémantique et les ontologies pour assurer une intégration fluide des données et une réflexion en temps réel des opérations des bâtiments. Le cadre aborde les problèmes fondamentaux de l'hétérogénéité des données et de l'interopérabilité en employant une approche unifiée de standardisation des métadonnées et un cadre DT évolutif et modulaire adaptable à divers types de bâtiments et systèmes.La méthodologie de recherche est structurée autour d'une analyse approfondie des méthodes de pointe, de l'identification des lacunes dans les technologies existantes et du développement itératif et de l'affinement des cadres, méthodologies et modèles. L'analyse théorique, les tests de simulation et les évaluations par études de cas sont utilisés pour évaluer les bases conceptuelles, l'efficacité et la praticité des solutions proposées.Les innovations clés de cette recherche incluent l'application de la génération augmentée par récupération (RAG) pour les grands modèles de langage (LLM) afin d'automatiser et d'améliorer le processus de classification des points de données BMS, la formulation d'un cadre de standardisation des métadonnées basé sur l'ontologie Brick, et l'introduction d'un cadre pour l'interopérabilité des données hétérogènes utilisant les technologies du web sémantique. Ces contributions aboutissent à un cadre de jumeau numérique standardisé offrant une plateforme cohérente pour modéliser, simuler et prédire la performance des systèmes de bâtiments.Les résultats de cette recherche devraient contribuer de manière substantielle à la base de connaissances existante en améliorant l'intégration et la fonctionnalité des BEMS. Plus précisément, la recherche vise à améliorer la précision, l'efficacité et la convivialité des BEMS, faisant ainsi progresser les aspects théoriques et pratiques de la gestion des bâtiments et de la conservation de l'énergie. Les solutions proposées ont été validées par des évaluations empiriques, démontrant des améliorations significatives en termes d'efficacité énergétique, de performance opérationnelle et d'efficacité de la prise de décision dans l'environnement bâti.Cette thèse conclut par une discussion sur les implications des solutions proposées, mettant en avant le potentiel des systèmes de gestion des bâtiments autonomes, réactifs et économes en énergie. Elle fournit également des recommandations pour les recherches et applications futures, ouvrant une voie prometteuse pour l'évolution des pratiques de construction intelligentes et durables
Dérivation, analyse et calculs numériques pour les mélanges diffusifs à plusieurs composants
No full textThis thesis studies the mathematical and numerical analysis of macroscopic models for multispecies systems. The derivation of a new model will also be part of the manuscript.Multispecies systems describe real world phenomena in which several entities of different species interact. Importantly, the interactions among species are crucial in determining the behaviour of each species and the system as a whole.The thesis begins with a study of mixtures of finite-size ions species immersed in a polar solvent. They move through channels or nanopores. The evolution of the ion concentrations is described by systems of partial differential equations of modified Poisson-Nernst-Planck type with mixed Dirichlet-Neumann boundary conditions. Since the ion size is not significantly smaller than the channel diameter, size exclusion effects must be taken into account in the model. The so-called "size exclusion" or "volume filling" constraint is imposed, implying that the sum of the ion and solvent concentrations is constant. This saturation introduces cross-diffusion effects into the system of PDEs. In addition, a drift term, accounting for electrostatic interactions, is contained in the equations’ fluxes. It can be expressed in terms of the electric potential gradient, which is coupled to the concentrations via a Poisson-type equation.This thesis’ first work presents two finite volume approaches for a degenerate Poisson-Nernst-Planck system. Both methods employ a two-point flux approximation and belong to the exponentially fitted scheme framework. The two approaches differ in the use of the Stolarsky mean for describing the drift term, derived from a self-consistent electric potential. The first method (SQRA) uses a geometric mean, extending the square-root approximation. In contrast, the second method (SG) employs an inverse logarithmic mean, generalizing the Scharfetter-Gummel scheme. Both approaches ensure the decay of some discrete free energy. Classical numerical analysis results follow, investigating the scheme’s long-time behaviour. Numerical simulations show that both schemes are effective for moderate Debye lengths. The SG scheme demonstrates greater robustness in the small Debye length limit. Nevertheless, simulations also point to a possible slow convergence to equilibrium.The thesis’s second work analyses a Poisson–Nernst–Planck–Fermi system. The concentrations solve cross-diffusion equations, which are thermodynamically consistent. In particular, the correlated electric potential depends nonlocally on the electric potential and solves the fourth-order Poisson–Fermi equation. The existence of global bounded weak solutions is proved using the boundedness-by-entropy method. This work’s novelty lies in proving the weak–strong uniqueness property. In contrast to the existence proof, the solvent concentration is included in the cross-diffusion system, leading to a diffusion matrix with nontrivial kernel. The proof is based on the relative entropy method for the extended cross-diffusion system and the positive definiteness property of a related diffusion matrix on a subspace.The final part of the manuscript explores aerosols mixtures. It proposes a non-isothermal kinetic model of the interactions between dust particles and gas molecules. Gas-dust collisions follow a diffuse reflection mechanism on the surface of dust particles. The surface temperature of the particles is treated as a function of time and space, satisfying a transport-like equation. The main novelty of this approach lies in two aspects. First, the model allows for the conservation of the total energy of the system. Secondly, the work presents a derivation of an explicit expression for entropy. After an appropriate scaling of the equations, a formal diffusive asymptotics to a two-species Maxwell-Stefan model is carried out. In particular, the case of vanishing mass and velocity ratios between gas and dust, as well as the Knudsen number, are analysed.Cette thèse étudie l'analyse mathématique et numérique des modèles macroscopiques pour les systèmes multi-espèces, y compris la dérivation d'un nouveau modèle.Ces systèmes décrivent des phénomènes réels où différentes espèces interagissent, et ces interactions sont cruciales pour déterminer le comportement de chaque espèce et du système dans son ensemble.La thèse commence par une étude des mélanges d'ions de taille finie dans un solvant polaire, se déplaçant à travers des canaux ou nanopores. L'évolution des concentrations d'ions est décrite par des équations aux dérivées partielles de type Poisson-Nernst-Planck modifié avec des conditions aux limites mixtes de Dirichlet-Neumann. Comme la taille des ions n'est pas beaucoup plus petite que le diamètre du canal, les effets d'exclusion par taille doivent être modélisés. La contrainte "d'exclusion par taille" ou "de remplissage de volume" est imposée, signifiant que la somme des concentrations d'ions et de solvant est constante, introduisant des effets de diffusion croisée. Un terme de dérive pour les interactions électrostatiques est également présent dans les flux, exprimé en termes de gradient du potentiel électrique, couplé aux concentrations via une équation de type Poisson.Le premier travail présente deux approches de volume fini pour un système de Poisson-Nernst-Planck dégénéré. Les deux méthodes utilisent une approximation de flux à deux points et appartiennent au cadre des schémas exponentiellement ajustés, différant par l'utilisation de la moyenne de Stolarsky pour le terme de dérive dérivé d'un potentiel électrique auto-cohérent. La première méthode (SQRA) utilise une moyenne géométrique, étendant l'approximation par racine carrée, tandis que la seconde (SG) emploie une moyenne logarithmique inverse, généralisant le schéma de Scharfetter-Gummel. Les deux approches assurent la décroissance de l'énergie libre discrète. Les résultats classiques de l'analyse numérique suivent, et le comportement à long terme est étudié. Les simulations montrent que les deux schémas sont efficaces pour des longueurs de Debye modérées, mais signalent une convergence possiblement lente vers l'équilibre, le schéma SG montrant une plus grande robustesse pour de petites longueurs de Debye.Le deuxième travail analyse un système de Poisson-Nernst-Planck-Fermi où les concentrations résolvent des équations de diffusion croisée thermodynamiquement cohérentes. Le potentiel électrique corrélé dépend non localement du potentiel électrique et résout l'équation de Poisson-Fermi du quatrième ordre. L'existence de solutions faibles globales bornées est prouvée en utilisant la méthode de la bornitude par l'entropie. La nouveauté réside dans la preuve de l'unicité faible-forte. Contrairement à la preuve d'existence, la concentration de solvant est incluse dans le système de diffusion croisée, conduisant à une matrice de diffusion avec un noyau non trivial. La preuve repose sur la méthode de l'entropie relative pour le système de diffusion croisée étendu et la positivité définie d'une matrice de diffusion associée sur un sous-espace.La dernière partie explore les mélanges d'aérosols et propose un modèle cinétique non isotherme des interactions entre particules de poussière et molécules de gaz. Le travail suppose une réflexion diffuse pour les collisions gaz-poussière. La température de surface des particules est traitée comme une fonction du temps et de l'espace, satisfaisant une équation de type transport. La principale nouveauté réside en deux aspects : le modèle permet la conservation de l'énergie totale et présente une dérivation explicite de l'entropie. Après une mise à l'échelle des équations, une asymptotique diffusive formelle vers un modèle de Maxwell-Stefan à deux espèces est réalisée, analysant les rapports de masse et de vitesse nuls entre gaz et poussière, ainsi que le nombre de Knudsen
Améliorer la fiabilité des modèles d'apprentissage profond en vue d'accroitre l'observabilité des installations photovoltaïques en toiture en France
No full textIn November 2023, the French photovoltaic (PV) installed capacity stood at 18.6 GWp, and the French electricity transmission system operator (TSO) lacks power measurements for 20% of the fleet, which mostly correspond to small-scale (rooftop) systems. In the context of decarbonizing the electric mix, the PV installed capacity will continue to experience sustained growth in the coming years, and the so-called problem of poor PV observability threatens its long-term integration into the grid due to the uncertainty it creates. A better knowledge of the rooftop PV fleet, embodied in a nationwide technical registry recording the localization and characteristics of the PV installations, is necessary to improve PV observability. This thesis proposes to assess whether deep learning-based remote sensing on orthoimagery is a suitable method for constructing this technical registry. The thesis first discusses the quality standards the technical registry should satisfy and introduces an unsupervised evaluation method to monitor the accuracy of the registry in the absence of ground truth labels. Second, the thesis introduces a new feature attribution method that enables the auditing of the model's decisions by decomposing its predictions into the space-scale domain. The thesis discusses the relevance of this decomposition for assessing what the model sees on the input image, understanding the model's sensitivity to varying acquisition conditions, which are found to affect the model's accuracy and reliability, and introducing a robust and reliable algorithm for mapping rooftop PV installations. Finally, the relevance of the registry for improving rooftop PV observability is established by showing that accurate and scalable estimations of the rooftop PV power production can be derived from the registry and weather data. This thesis features contributions in power systems by showing how to effectively improve rooftop PV observability and in deep learning by improving the interpretability of deep learning models thanks to a new feature attribution method. More generally, this thesis underlines the necessary conditions for using deep learning in critical industrial contexts.En novembre 2023, la puissance photovoltaïque (PV) installée en France s'élevait à 18,6 GWc, et le gestionnaire du réseau de transport d'électricité (GRT) français ne disposait pas de mesures de production pour 20% du parc, correspondant pricipalement à des systèmes de petite taille sur toitures. Dans le contexte de décarbonisation du mix électrique, la puissance installée PV continuera de croitre rapidement, aussi le manque d'observabilité du PV risque-t-il compromettre l'intégration du PV dans le système électrique en raison des incertitudes qu'il engendre. Une meilleure connaissance du parc photovoltaïque en toiture, matérialisée par un registre technique national contenant la localisation et les caractéristiques des installations photovoltaïques, est nécessaire pour améliorer l'observabilité du PV. Cette thèse evalue si l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage profond et d'orthoimages est une méthode adaptée à la construction d'un registre technique national d'installations photovoltaiques (PV) sur toiture destiné à améliorer l'observabilité de la production PV en France. La thèse discute d'abord des normes de qualité que le registre technique doit satisfaire et introduit une méthode d'évaluation non supervisée pour contrôler l'exactitude du registre en l'absence de données de référence. Deuxièmement, la thèse introduit une nouvelle méthode d'attribution qui permet d'analyser des décisions du modèle en décomposant ses prédictions dans l'espace des ondelettes. La thèse discute de la pertinence de cette décomposition pour évaluer ce que le modèle voit sur l'image d'entrée, comprendre la sensibilité du modèle à des conditions d'acquisition variables, qui affectent la précision et la fiabilité du modèle, et introduire un algorithme robuste et fiable pour cartographier les installations PV sur toiture. Enfin, la pertinence du registre pour améliorer l'observabilité des installations photovoltaïques sur les toits est établie en montrant que des estimations précises et réplicables à grande échelle de la production issue des installations PV sur toiture peuvent être construites à partir du registre et de données météorologiques. Cette thèse apporte des contributions en énergétique et procédés, en montrant comment améliorer l'observabilité du PV toiture et en apprentissage statisitque, en améliorant l'interprétabilité des modèles d'apprentissage profond grâce à une nouvelle méthode d'attribution. Plus généralement, cette thèse souligne les conditions nécessaires à l'utilisation de modèles d'apprentissage profond dans des contextes industriels critiques
Comportement critique des nanofils supraconducteurs
No full textSingle-photon detectors based on low-temperature superconducting nanowires have already demonstrated excellent properties and remarkable performance in various applications below 1K, ranging from quantum information to integrated circuit testing. In this context, the idea of creating such a detector based on high-temperature superconductors operating around 40 K is highly appealing. However, the task is proving challenging not only due to technological barriers associated with the manufacture of ultra-thin nanowires but also because of the distinct nature of superconductivity in these materials.This work is divided into two parts: an experimental study of the transport characteristics of YBCO nanowires, and a numerical study of the influence of vortex motion on the transport characteristics of superconducting nanostripes.In the experimental part, we present the fabrication of superconducting nanowires using the ion irradiation technique. Their characterisation by DC and RF transport has enabled demonstrating the role of the vortex dynamics on critical superconducting properties.The experimental observations are supported by our numerical study, developed specifically for the geometry of our system and devoted to the effects of Abrikosov vortex motion on the transport properties. Within the framework of the time-dependent Ginzburg-Landau theory, we have confirmed the signatures of vortex synchronisation leading to the appearance of fractional Shapiro steps. Moreover, in a specific disorder landscape, this synchronisation can create dynamic metastable states, leading to phenomena experimentally observed in the studied nanowires.Les détecteurs de photons uniques basés sur des nanofils supraconducteurs à basse température ont déjà démontré d'excellentes propriétés et des performances remarquables dans diverses applications en dessous de 1K, allant de l'information quantique au test de circuits intégrés. Dans ce contexte, l'idée de créer un tel détecteur basé sur des supraconducteurs à haute température fonctionnant autour de 40 K est très séduisante. Cependant, la tâche s'avère difficile, non seulement en raison des obstacles technologiques liés à la fabrication de nanofils ultraminces, mais aussi en raison de la nature distincte de la supraconductivité dans ces matériaux.Ce travail est divisé en deux parties : une étude expérimentale des caractéristiques de transport des nanofils YBCO et une étude numérique de l'influence du mouvement vortex sur les caractéristiques de transport des nanorubans supraconducteurs.Dans la partie expérimentale, nous présentons la fabrication de nanofils supraconducteurs à l'aide de la technique d'irradiation ionique. Leur caractérisation par transport DC et RF a permis de démontrer le rôle de la dynamique des vortex sur les propriétés supraconductrices critiques.Les observations expérimentales sont soutenues par notre étude numérique, développée spécifiquement pour la géométrie de notre système et consacrée aux effets du mouvement vortex d'Abrikosov sur les propriétés de transport. Dans le cadre de la théorie de Ginzburg-Landau dépendante du temps, nous avons confirmé les signatures de la synchronisation des vortex conduisant à l'apparition de marches de Shapiro fractionnaires et, dans un paysage de désordre spécifique, cette synchronisation peut créer des états métastables dynamiques, observés dans nos nanofils supraconducteurs
Développement de matériaux à base d'acide hyaluronique
No full textThe project targets the development of new materials based on hyaluronic acid. This biocompatible and hydrophilic polysaccharide was used for the preparation of aerogels, which are dry, highly porous and ultra-light polymer networks. Several physical and chemical crosslinking methods were explored and processing-structure-properties relations were developed. Wound dressings are a potential application area for these novel materials, as the unique properties of aerogels potentially allow them to absorb a large amount of wound exudate, to facilitate O2 and CO2 exchange, to cover the wound and to act as a depot for active agents. In addition to the work on aerogels, it was found that mixing a solution of HA and a suspension of chitin nanofibers led to the formation of robust capsules via interactions between the oppositely charged biopolymers. The release kinetics of different model compounds from the capsules were investigated, which demonstrated their potential for drug delivery applications.Le projet consiste à développer de nouveaux matériaux à base d'acide hyaluronique. Ce polysaccharide biocompatible et hydrophile a été utilisé pour préparer des aérogels, réseaux de polymères solide, très poreux et très légers. Plusieurs méthodes de réticulation (physique et chimique) ont été explorées et les relations fabrication-structure-propriétés ont été étudiées. Les pansements sont un domaine d'application potentiel pour ces nouveaux matériaux, comme les propriétés uniques des aérogels leur permettent potentiellement d'absorber une grande quantité d'exsudat de la blessure, de faciliter les échanges gazeux (02 et CO2), de couvrir la blessure et d'être utilisés en tant que matrice pour des agents bioactifs. En plus du développement des aérogels, le mélange d'une solution d'acide hyaluronique avec une suspension de nanofibres de chitine a permis de fabriquer des capsules solides via des interactions entre les charges opposées des biopolymères. Les cinétiques de libération de plusieurs composés à partir de la capsule ont été étudiées et cela a permis de démontré leur potentiel pour des applications de libération de molécules actives
La transformation digitale des entreprises industrielles : l'émergence d'une réalité organisationnelle numérique.
No full textAs it is a new kind of organisational transformation, Digital Transformation remains exploratory both for academics and practitioners. Whereas its strategic aspects that have been being developed, the way strategically conceived and deployed digital technologies transform an organization and its activity is to be discussed. Drawing upon a collaborative research, we study the case of the digital transformation of an industrial organisation comprising multiple interacting professions and technologies. We describe and explain how, in the organisational change process, different organisational actors appropriate these technologies in order to make the transformed organisation emerge. We underline that beyond the appropriation of technologies as tools to be integrated in work practices, changes in work environments and interactions introduce new meanings and experiences of work. These new meanings and experiences are internally consistent and constitute a new version of the organisation and its activity.La transformation digitale est une transformation organisationnelle actuelle et exploratoire, à la fois pour les entreprises et pour la recherche. Si les enjeux stratégiques d'une telle transformation bénéficient d'une attention conséquente, des interrogations demeurent quant à la façon dont un ensemble de technologies digitales, stratégiquement conçues et déployées, agit de manière à transformer une organisation et son activité. A partir d'une recherche-intervention, nous étudions un cas de transformation digitale d'une entreprise industrielle comprenant plusieurs métiers et technologies en interaction, afin de décrire et d'expliquer comment les différents acteurs organisationnels se saisissent de ces différentes technologies au sein du processus de changement organisationnel et donnent peu à peu corps à l'organisation transformée. Nous mettons en lumière qu'au-delà de l'appropriation des technologies comme outils à intégrer dans les pratiques, le changement des environnements de travail et médiation des interactions charrient de nouvelles significations et expériences du travail, cohérentes entre elles et participant d'une nouvelle version de l'organisation et de son activité
Evaluation des politiques d’efficacité énergétique résidentielle à l’aune de multiples frictions de marché et comportementales
No full textRecognizing the multiple benefits of energy efficiency policies in the residential sector Western governments have implemented myriad policies in recent years. In practice, however, empirical assessments of these interventions find them economically inefficient. This gap between expectations and realizations calls for a better account of the key frictions impeding energy efficiency investment in policy assessments. In this thesis, I build a modeling framework that permits socio-economic assessment of a range of residential energy efficiency policies implemented in economies subject to market failures and behavioral anomalies. I show that achieving carbon neutrality requires ambitious policies to promote heat pumps in most European countries (France in particular), alongside the full decarbonization of the electricity system. I demonstrate that adopting heat pumps shifts gas use from heating to electricity generation, which from a whole-system perspective is a more efficient use of low-carbon biogas, only available in short supply. While regulatory measures underperform incentive-based instruments from a simple microeconomic perspective, they are crucial for meeting carbon neutrality, especially under uncertainty. Second, I find that the CO2 externality is actually dominated by health, rental, and multi-family frictions in the ranking of justifications for energy efficiency policies. This finding underscores the importance of targeted subsidies for home insulation to address specific frictions while alleviating energy poverty. Finally, the assessment shows that the policies currently implemented in France only close about half of the energy efficiency gap in space heating, pointing to the need for better targeting.Conscients des multiples bénéfices des politiques d’efficacité énergétique dans le secteur résidentiel, les gouvernements occidentaux ont déployé, ces dernières années, un large éventail de mesures combinant des instruments incitatifs et réglementaires. Dans la pratique, cependant, les évaluations empiriques de ces interventions les jugent économiquement inefficaces. Ce contraste entre ambitions et réalisations souligne la nécessité de mieux intégrer les frictions qui entravent les investissements dans l’évaluation des politiques publiques. Dans cette thèse, je propose un cadre de modélisation original pour évaluer, d’un point de vue socio-économique, les politiques d’efficacité énergétique résidentielle dans des contextes marqués par des défaillances de marché et des biais comportementaux. Je montre qu'atteindre la neutralité carbone nécessite des politiques ambitieuses favorisant l’adoption des pompes à chaleur dans la plupart des pays européens, en particulier en France, combinées à une décarbonation complète du système électrique. Je démontre que cette transition transfère l’utilisation du gaz, du chauffage à la production d’électricité, et maximise l’efficacité du gaz bas carbone. Bien que les mesures réglementaires soient généralement considérées comme peu flexibles par rapport aux instruments incitatifs, elles s’avèrent essentielles pour atteindre la neutralité carbone dans un contexte marqué par de fortes incertitudes. Deuxièmement, j’identifie que les externalités liées au carbone sont surpassées par d’autres frictions – notamment celles liées à la santé, à la location et aux logements collectifs – dans les justifications des politiques d’efficacité énergétique. Cela met en lumière l’importance d’aligner les barèmes des subventions sur les défaillances de marché. Enfin, mon travail montre que les politiques actuellement mises en oeuvre en France ne couvrent qu’environ la moitié du déficit d’efficacité énergétique, soulignant le besoin d’un ciblage plus précis
Étude expérimentale des écoulements instationnaires dans les zones urbanisées
No full textThe failure of hydraulic structures can result in the propagation of flood waves across large domains containing rural and urban areas. Such events would cause rapid flooding with complex flows, leading to catastrophic consequences for downstream populations and facilities, and devastating natural environments and ecosystems. Unfortunately, climate change is expected to increase the probability of extreme weather events, and the rise of intense rainfall presents new challenges for managing hydraulic dams. Additionally, the rapid expansion of urban areas increases communities’ vulnerability to flooding.Therefore, it is crucial to accurately describe these complex phenomena and predict their evolution using numerical models. The validation and calibration of these models are performed using data from laboratory studies, as there are scarce observations and measurements from real-case event. Furthermore, the highly transient nature of these phenomena poses challenges for current metrology, contributing to a lack of precise and comprehensive data on these phenomenons within the scientific community.To advance our understanding of the physical processes involves and validate numerical models, an experimental setup was developed at the EDF Lab Chatou in France. This setup enables the study of dam-break wave propagation through a series of obstacles representing idealised urban areas. The objective is to characterise the flow dynamics and analyse how various urban parameters, such as building spacing and number of streets, influence the flood process. Wave sensors measure water levels upstream, within, and downstream of the urban area. Additionally, a high-speed camera positioned above the flow performs Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV) measurements to calculate the instantaneous velocity field of the free surface. Moreover, the interaction between the wave and obstacles is documented using a high-speed camera along the channel and the water elevation in this area is calculated using image analysis measurements. Finally, the global impact of the urban forms on the flow is analysed through energy head calculations downstream of them.Simultaneously, detailed numerical simulations of the observed flows are conducted using the open-source Computational Fluid Dynamics (CFD) solver code_saturne. The initial validation of the model is carried out on simple urban configurations, identifying areas for improvement. Finally, simulations of a selected number of urban forms are performed to extend the experimental dataset. Previously measured punctual tendencies of the energy head are confirmed through profile analysis, and head loss coefficients related to the studied urban parameters are extracted.Overall, the thesis results contribute to a new dataset on unsteady flows in urbanised areas, enhancing understanding of these complex phenomena and supporting the validation of numerical models. Moreover, with improved knowledge of these phenomena, communities can develop safer urban planning strategies and optimise the design of industrial safety measures. A novel method to assess the influence of various urban parameters on the flow using the spatially averaged energy head is proposed. This method could support the calibration of simplified numerical models to account for the effects of urban areas on large-scale flood studies. This work aims to protect both property and people within a changing environmental and societal context.La rupture d’un ouvrage hydraulique peut entraîner la propagation d’une vague d’inondation sur de vastes domaines comprenant à la fois des zones rurales et urbaines. Un tel événement engendrerait une inondation rapide avec des écoulements complexes qui aurait des conséquences catastrophiques pour les populations et les installations situées en aval. Malheureusement, les changements climatiques pourraient augmenter les probabilités d’événements météorologiques extrêmes et l’augmentation des épisodes de pluies intenses pose de nouveaux défis pour la gestion des barrages hydrauliques. De plus, l’expansion rapide des zones urbaines accroît la vulnérabilité des communautés face aux inondations. Il est donc crucial de pouvoir décrire précisément ces phénomènes complexes et d’en prédire l’évolution à l’aide de modèles numériques. La validation et la calibration de ces modèles reposent en grande partie sur des données issues d’études en laboratoire car il existe peu d’observations et de mesures de cas réels. De plus, la nature fortement transitoire des phénomènes observés pose des défis à la métrologie actuelle, entraînant un manque de données précises et complètes dans la communauté scientifique. Pour améliorer notre connaissance des phénomènes physiques engendrés par la présence d’obstacles sur l’écoulement et valider les modèles numériques, un dispositif expérimental a été développé, sur le site EDF Lab Chatou en France. Il permet d’étudier la propagation d’une onde de submersion à travers un ensemble d’obstacles représentant des quartiers urbains simplifiés. L’objectif est de caractériser l’écoulement et d'analyser comment différents paramètres urbains, tels que l'espacement des bâtiments ou le nombre de rues, influent sur l’inondation. Des sondes acoustiques mesurent la hauteur d’eau en amont, au sein, et en aval de la zone urbaine. De plus, une caméra haute fréquence est placée au-dessus de l’écoulement et qui grâce à une analyse LSPIV (Large-Scale Particle Image Velocimetry) permet de mesurer le champ de vitesse instantané de la surface libre. L’impact entre la vague et les obstacles est documenté grâce à une caméra haute fréquence placée le long du canal, et le niveau d’eau dans cette zone est calculé à l’aide de mesures par analyse d’images. Enfin, l’impact global des formes urbaines sur l’écoulement est analysé à travers le calcul de la charge hydraulique en aval de celles-ci. En parallèle, des simulations numériques des écoulements observés sont réalisé à l’aide du logiciel CFD (Computational Fluid Dynamics) libre code_saturne. La validation initiale du modèle est effectuée sur des configurations urbaines simples, identifiant des domaines à améliorer. Enfin, des simulations d’un nombre sélectionné de formes urbaines sont réalisées pour étendre la base de donnée expérimentale. Les tendances ponctuelles précédemment mesurées de la charge hydraulique sont confirmées par l’analyse des profils, et les coefficients de perte de charge liés aux paramètres urbains étudiés sont extraits. Finalement, les résultats de la thèse alimentent une nouvelle base de données pour les écoulements instationnaires dans les zones urbanisées, permettant une meilleure compréhension des phénomènes mis en jeu et participant à la validation des modèles numériques. De plus, grâce à une meilleure connaissance de ces phénomènes, les collectivités pourront élaborer des stratégies d’urbanisation plus sûres et optimiser le dimensionnement des dispositifs de sécurité industrielle. Une nouvelle méthode pour évaluer l’influence de divers paramètres urbains sur l’écoulement en utilisant la charge hydraulique moyennée spatialement est proposée. Cette méthode pourrait aider la calibration de modèles numériques simplifiés pour tenir compte de l'effet des zones urbaines dans les études d'inondation grande échelle. Ce travail s'inscrit donc dans une optique de protection des biens et des personnes dans un contexte environnemental et sociétal changeant