Contrôle-commande avancé d'un récepteur solaire tubulaire à lit fluidisé // Advanced control of a fluidized bed tubular solar receiver

Le projet ANR SiCSun a pour objectif d'apporter la preuve de concept d'un récepteur solaire (RS) en carbure de silicium (SiC) mettant en œuvre des particules comme fluide caloporteur ou milieu réactif. Il a aussi pour ambition d'étudier les enjeux scientifiques et technologiques associés au développement de cette innovation. Il s'agit en particulier de développer des outils de conception, de contrôle-commande et de maintenance prédictive pour la maîtrise des transferts thermiques pariétaux, des écoulements gaz-particules et des contraintes thermomécaniques. Les travaux de thèse abordent la modélisation et le contrôle-commande du RS. Ces travaux sont structurés par deux tâches : (1) Modélisation et contrôle-commande d'un RS monotube (2) Généralisation de la stratégie de contrôle à un RS multitube.
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The ANR project SiCSun aims at providing the proof of concept for a SiC solar receiver (SR) using particles as heat transfer fluid or reactive medium. It also aims at studying the scientific and technological challenges associated with the development of this innovation. In particular, it involves developing design, control and predictive maintenance tools for managing parietal heat transfers, gas-particle flows and thermomechanical constraints. The thesis work addresses both the modeling and control of the SR. This work is structured by two tasks: (1) Modeling and control of a single-tube SR (2) Generalization of the control strategy to a multi-tube SR.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

Université de Perpignan Via Domitia

305 Energie et Environnement

Des compétences en contrôle-commande avancé, optimisation numérique et intelligence artificielle (apprentissage supervisé, apprentissage par renforcement) sont recherchées. Un bon niveau en anglais est requis.
Skills in advanced automatic control, numerical optimization and artificial intelligence (supervised learning, reinforcement learning) are sought. A good level of English is required.