Energie : Modélisation multiphysique et optimisation des stacks d’électrolyseurs AEM
Objectifs
Cette thèse vise à développer une modélisation multiphysique des stacks d’électrolyseurs AEM industriels en s’appuyant sur les bancs d’essai et les données déjà disponibles chez l’entreprise Gen-Hy (essais sur des stacks de plus de 2000hrs de fonctionnement par essai). Des modèles CFD (Computational Fluid Dynamics) et des modèles multi-échelles (cellule / stack) seront construits et validés, puis utilisés pour optimiser la conception des plaques bipolaires et des collecteurs.
L’objectif est de proposer un stack d’électrolyseurs AEM optimal assurant des domaines de fonctionnement sûrs et efficaces eu égard aux critères de l’industrialisation. Ainsi, ce travail de recherche consistera tout d’abord à caractériser et à quantifier, en régimes stationnaire et dynamique, la distribution des flux liquide–gaz, des champs de pression et de température au sein des plaques bipolaires et des collecteurs, en s’appuyant sur des données expérimentales existantes.
Sur cette base, un modèle multiphysique couplé, intégrant les phénomènes fluidiques, le transport d’espèces les échanges thermiques ainsi qu’un comportement électrochimique simplifié, sera développé aux échelles cellule et stack, puis calibré et validé expérimentalement. Ce cadre de modélisation servira ensuite à explorer et à proposer des architectures optimales, adaptées à des régimes de fonctionnement exigeants tels que les fortes densités de courant, le fonctionnement à cathode sèche et sous haute pression (30 bars), tout en minimisant les pertes de charge et les risques de déséquilibres hydriques et d’assèchement des membranes. Enfin, l’ensemble de ces travaux débouchera sur la construction d’un prototype d’électrolyseur AEM optimisé.
ContactProf. Abdesslem DJERDIR, UTBM, CNRS, FEMTO-ST
abdesslem.djerdir@utbm.fr
Dr. Mondher RTIMI, UTBM/Gen-Hy
mondher.rtimi@utbm.fr+ d'infos :These1_AEM_Stack.pdf (223.68 Ko)Energie : Diagnostic et modèles prédictifs par IA pour la durabilité des stacks d’électrolyseurs AEM
Objectifs scientifiques
La thèse vise à développer une chaîne complète PHM pour des stacks AEM, depuis la définition d’indicateurs de santé jusqu’à la prédiction de durée de vie par modèles hybrides physiques–IA :
1. Définir des indicateurs de santé (HIs) robustes et interprétables à partir de grandeurs mesurées au niveau stack (tension cellule par cellule, pressions, températures, EIS, conductivité), sensibles aux principaux mécanismes de dégradation : perte d’activité électrocatalytique, dégradation de la membrane, corrosion des plaques et collecteurs, contamination par impuretés.
2. Relier conditions locales et vieillissement : établir des liens entre l’hétérogénéité des écoulements et des conditions locales (température, pression, fraction de gaz, impuretés, tension de cellule, densité de courant), telle qu’inférée à partir des diagnostics avancés (EIS/DRT) et, le cas échéant, de modèles multiphysiques existants, et les trajectoires de vieillissement observées au niveau stack.
3. Construire des modèles prédictifs de dégradation en combinant des modèles physiques simplifiés (lois de vieillissement paramétrées par l’historique de courant, de température, de pression, etc.) et des modèles d’intelligence artificielle pour séries temporelles (apprentissage automatique et deep learning, par exemple réseaux récurrents ou architectures de type Transformers), afin de prédire l’évolution des indicateurs de santé et des performances.
4. Proposer des stratégies de diagnostic en ligne et de prognostic (estimation d’état de santé, durée de vie restante) intégrables dans les systèmes de supervision de GEN-HY, en tenant compte des contraintes de capteurs et de calcul.
Profil recherché
• Diplôme d’ingénieur ou Master 2 en automatique ou génie électrique (un profil data science / mathématiques appliquées avec forte motivation pour l’énergie pourra également être considéré).
• Bonne maîtrise des outils d’analyse de données et de modélisation (Python, Matlab ou équivalent) ; une expérience en intelligence artificielle / deep learning est un plus.
• Intérêt marqué pour les systèmes énergétiques, l’hydrogène et les procédés électrochimiques.
• Goût pour le travail à la frontière entre expérimentation, traitement du signal, analyse de données et modélisation/algorithmique.
• Capacité à travailler dans un environnement pluridisciplinaire académique–industriel et à communiquer en français et en anglais (écrit et oral).ContactProf. Salah LAGHROUCHE, UTBM, FEMTO-ST
salah.laghrouche@utbm.fr
Dr. Mondher RTIMI, UTBM/GEN-HY
mondher.rtimi@utbm.fr+ d'infos :These2_AEMWE_PHM.pdf (259.25 Ko)MN2S : Optimization of self-assembled multilayer in the lubrication of space mechanisms
Context :
The development of lubricants for space applications is a highly specialized challenge given the mechanical and physico-chemical environments in which the mechanisms operate. Whether on the ground, in air, in a vacuum, in a thermal vacuum, or in space, the systems operate in a succession of extreme environments.
A range of lubricants already exists, each with different specificities and different fields of application: fluid lubrication (oils), greases, solid materials (burnished deposits, PVD deposits, self-lubricating composites). In this project, we propose a new avenue for lubrication: molecular based lubricant that can be applied by simple spray. From its manufacture to its use, the product is eco-friendly, meeting the constraints imposed on the toxicity of products used in lubrication.
The objective of this project is to optimize the deposition of molecules and the formation of self-assembled layers in order to obtain a homogeneous, chemisorbed molecular coating over the entire surface of the substrate. The quality of the deposition must be assessable using a simple technique such as fluorescence. While maintaining a maximum thickness of 300 nm.
Further details are available in the attached subject.
Candidate : taste for experimental work, and collaborative work. Experience in tribology, and surface analysis. The project is at the crossroad of mechanics, chemistry, material science, experience and taste for those fields is required.
Funding Partners: collaboration between the French Space Agency (CNES, https://cnes.fr/fr/), CIPELIA’s subsidiary companies INS (https://ins-sciences.com/) and UnilOPAL (https://www.unil-opal.com/), and Institut FEMTO-ST (https://www.femto-st.fr/en), under CNES PhD program
Location: FEMTO-ST Institute, Besançon, France, in the Micro-Nano Sciences and Systems Department (MN2S). The MINAMAS (Micro-Nano Materials and Surfaces) team specializes in the physical, and tribological study of thin films, nanomaterials and solid/gas interaction
Starting date: October 2026
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Application: online on https://recrutement.cnes.fr/fr/annonces from February 2nd to March 13th, 2026, subject REF : 26-159
ContactDr. Guillaume Colas
guillaume.colas@femto-st.fr+ d'infos :PhD Thesis_SAM_Space_2026.pdf (243.07 Ko)TF : Référence de fréquence optique à microcellule Rb ultra-stable
Contexte : Grâce aux contributions de la spectroscopie atomique, des technologies MEMS et de la photonique intégrée, des horloges atomiques, des capteurs et des instruments miniaturisés ont été développés depuis environ 20 ans [1].
Ce domaine de recherche, lancé en 2004 avec Ce domaine de recherche, lancé en 2004 avec la démonstration au NIST de la première horloge atomique à l'échelle d'une puce (CSAC), a depuis connu une popularité croissante, en raison de
son intérêt stratégique et de la multitude d'applications (GNSS, communications sécurisées, systèmes PNT, etc.) qu'il couvre. Les CSAC commerciales actuelles perdent environ 1 microseconde par jour, soit cent fois moins que les oscillateurs à quartz, pour un budget de consommation volumique comparable. Cependant, le bruit de fréquence de leur laser (VCSEL) limite leur stabilité de fréquence à court terme, tandis que la présence d'une pression de gaz tampon dans leur cellule induit un décalage collisionnel qui compromet leur stabilité à long terme. [...] Dans ce contexte, sur la base de l'expérience acquise au FEMTO-ST, la thèse de doctorat porte sur le développement, l'avancement et la
caractérisation métrologique d'une référence optique microcellulaire ultra-stable basée sur la transition à deux photons de l'atome de Rb à 778 nm.Profil du candidat : Le candidat doit apprécier la physique appliquée, afin de travailler dans un domaine hautement interdisciplinaire qui implique les lasers, l'optique, la physique quantique, la CAO (conception de boîtiers physiques) et l'électronique et l'instrumentation (Python de préférence). Le candidat doit être attiré par la métrologie de haute précision. Une certaine expérience des techniques de salle blanche pourrait être un atout supplémentaire.
Environnement :
Le doctorant travaillera à l'interface entre les groupes OHMS et MOSAIC au FEMTO-ST, à Besançon, en France. Le candidat interagira avec des chercheurs, des ingénieurs et des techniciens et bénéficiera du soutien et des compétences des
services internes du FEMTO-ST (électronique/mécanique/informatique), avec accès à un vaste parc d'instruments dédiés à la métrologie temps-fréquence et à la plateforme de microfabrication (MIMENTO). Le candidat présentera ses travaux dans des revues scientifiques à fort impact et lors de conférences internationales.
Financement de la thèse : 50 % CNES (Agence spatiale française), 50 % autre source
Date de début : octobre 2026
Candidature : https://recrutement.cnes.fr/fr/annonces (ouverte du 2 février au 13 mars 2026)









