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Doctorat en Géosciences numérique H/F/X

Publiée le 03/02/2023

Description du poste

Le changement climatique a accéléré l'ambitieux programme sur les énergies renouvelables, comme le green deal (de la Commission européenne) ou l'initiative Énergie durable pour tous (des Nations Unies), qui vise à développer une ressource efficace, bas carbone et respectueuse de l'environnement.

Dans ce contexte, la géothermie a un rôle très important à jouer dans la transition énergétique à partir des énergies fossiles. Principalement parce que la géothermie est indépendante des variations journalières ou saisonnières, comme la force du vent et l'ensoleillement (respectivement pour l'éolien et le solaire). De plus, son développement est plutôt indépendant des ressources stratégiques rares, donc peu sujet à l'instabilité géopolitique mondiale. La ressource géothermique est déjà utilisée dans 90 pays pour fournir de l'électricité et/ou de la chaleur.

Malgré ces avantages certains, l'exploration géothermique - étape obligatoire précédant l'exploitation - comporte des défis majeurs liés à l'incertitude de la caractérisation et il n'existe à ce jour aucun consensus ou bonne pratique établie à suivre. En fait, l'investissement pour d'autres forages d'exploration doit être soutenu par une évaluation des risques du site considéré.

Aujourd'hui, cette évaluation des risques repose principalement sur une analyse qualitative soumise à l'expertise humaine, donc porteuse d'incertitudes de toutes sortes, non caractérisées et non prises en compte dans un processus décisionnel quantitatif.
Habituellement, la phase d'exploration d'un projet de géothermie profonde est coûteuse et longue, passant par la conception d'une élaboration fastidieuse de géomodèles.

Profil recherché

Date de début souhaitée : 01/09/2023
Type de contrat : thèse de 3 ans
Formation : BAC + 5

Une master 2 en géosciences ou en ingénierie des réservoirs ou en mathématiques appliquées ou en physique, ou dans un domaine connexe.

C'est un plus si vous avez :

- Expérience en modélisation des écoulements fluides en milieu poreux
- Expérience en Statistique/machine learning
- Connaissances en systèmes géothermiques

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