Contexte

Le protoxyde d'azote est un puissant gaz à effet de serre (GES) qui contribue au réchauffement climatique et à la destruction de la couche d'ozone. En stations de traitement des eaux usées, il est produit lors de l'étape de traitement biologique de l'azote. La maîtrise de ses émissions constitue un enjeu majeur car elles représentent une part importante du bilan carbone des installations. Les mesures réalisées dans la station de Seine Aval (Paris, 5,5 millions EH) indiquent que les émissions des procédés de traitement de l'azote par biofiltration ne représentent que 2 à 3% de la charge d'azote éliminé, mais contribuent à elles seules à 40% du bilan GES de la station.

Dans le cadre du programme de recherche Mocopée, des données haute fréquence des émissions de N₂O ont été acquises sur des biofiltres nitrifiants d'une station d'épuration du SIAAP ainsi que sur un pilote de biofiltration expérimental. Le suivi des émissions a été réalisé sur une période longue, de plusieurs mois, couvrant une bonne partie de la dynamique saisonnière des conditions d'opération des procédés (température, charge de pollution, etc.).

Objectifs

Vous aurez 3 missions principales :

1. Améliorer le traitement semi-automatique des données hautes fréquences des émissions de N₂O et des données d'exploitation des procédés en développant des codes (Python) et contribuer à la création d'une interface dédiée au traitement et à la visualisation de ces données.
2. Modéliser le jeu de données à l’aide de régressions linéaires (régression multivariée) et non linéaires (réseau de neurones par exemple) et comparer leurs performances pour décrire la dynamique du facteur d’émission du N₂O (correspondant au flux d’azote traité émis sous forme de N₂O).Identifier la capacité de ces modèles à être généralisés (validation croisée : entrainement de modèles sur les données d’un site et évaluation de leur performance sur un second site).
3. Identifier la capacité de ces modèles à être généralisés (validation croisée : entrainement de modèles sur les données d’un site et évaluation de leur performance sur un second site).

Profil attendu

• Etudiant(e) de niveau Master 2 ou issu(e) d’une école d’ingénieurs en science de la donnée ou analyse des données.
• Expérience en programmation avec les langages python ou Matlab requises.
• Goût pour le travail en équipe et la recherche, bon relationnel, esprit d'initiative et capacité à travailler en autonomie.

Informations complémentaires

• Date de début : Premier trimestre 2024
• Durée du stage : 6 mois
• Gratification de stage : application en vigueur
• Prise en charge des frais de transports
• Lieu d'accueil : SIAAP - Direction Innovation - 82 Avenue Kléber, 92700 Colombes.

Candidature

• Transmettre CV à : Eloïse de Tredern (eloise.detredern@siaap.fr) et Ahlem Filali (ahlem.filali@inrae.fr)
• Les auditions auront lieu les 13 novembre et le 11 décembre.