Le département PRISME d’EDF R&D, expert sur le fonctionnement des centrales de production d’électricité, développe de nouvelles méthodes d’aide à la conception et à l’exploitation pour suivre et optimiser les performances
énergétiques des installations tout en respectant et en justifiant la bonne tenue des objectifs de sûreté et environnementaux toujours plus contraints. Cette expertise s’appuie sur une double compétence : la modélisation « 0D/1D » de la physique des procédés et l’analyse de la qualité des mesures réalisées sur site.
Un des axes de recherche actuels est d’améliorer le diagnostic des systèmes en confrontant les prédictions des modèles aux données réelles issues de réacteurs en fonctionnement, hybridant ainsi « modélisation » et « data
science ». Le stage proposé s’intègre dans cette démarche en travaillant sur une méthode dite de réconciliation de données.
En pratique, nous disposons d’un certain nombre de mesures sur nos centrales, mais celles-ci sont isolées, prises en différents points du circuit, parfois avec des capteurs de technologies et donc de fiabilités différentes ou encore dans des conditions de fonctionnement différentes. Le problème qui se pose est donc de savoir si toutes ces mesures - qui sont nécessairement entachées d’erreur- sont physiquement et statistiquement cohérentes entre elles et si elles sont un miroir fiable de l’installation.
La réconciliation de données est un processus d’optimisation qui permet de corriger numériquement les valeurs des mesures pour qu’elles satisfassent les équations physiques du système (le modèle). Si les corrections sont trop importantes, les mesures sont invalidées : la réconciliation alerte alors sur un possible défaut d’instrumentation (par ex. un mauvais étalonnage ou un capteur défaillant) ou de procédé (par ex. une fuite non modélisée). Si les mesures sont validées, la réconciliation exploite la redondance d’information pour diminuer les incertitudes et obtenir une estimation la plus proche possible de l’état réel du système.

L’objectif du stage en 2025 est de consolider les résultats obtenus lors de précédents stage en testant la réconciliation de données sur un plus grand nombre d’historiques de mesures et en évaluant le réalisme des conditions nécessaires pour sa mise en œuvre (les conditions réelles étant a priori moins favorables que sur la boucle EVEREST, plateforme d'essais présente sur le site de Chatou et ayant servi à alimenter les stages précédents, à savoir avec de potentiels aléas non connus a priori et avec une redondance d’instrumentation limitée).

Niveau d’étude : 2ème ou 3ème année école d’ingénieur ou équivalent, année de césure acceptée
- Compétences techniques :
o Systèmes énergétiques, thermodynamique, transferts thermiques et mécanique des fluides, notions de probabilités et statistiques.
o Modélisation numérique.
- Langue :
o Anglais de bon niveau (écrit et parlé) pour une bonne compréhension des documents techniques et échanges avec nos partenaires internationaux.
- Savoir-être :
o Autonomie, initiative, travail en équipe, dialogue avec des chercheurs de différents domaines d’expertise (qualité de la mesure, modélisateurs, …),
o Pragmatisme, esprit critique, rigueur, motivation.
- Les connaissances suivantes sont un plus :
o Modélisation en langage Modelica avec Dymola ou OpenModelica
o Programmation en Python, manipulation de bases de données
o Domaine nucléaire

Date de début de mission à discuter (second semestre 2025)