Création d’un jumeau numérique du procédé de Spray Pyrolyse en Flamme // Numerical twin for the Flame Spray Pyrolysis process

Notre capacité à fabriquer des nanoparticules (NP) d'oxyde métallique avec une composition, une morphologie et des propriétés bien définies est une clé pour accéder à de nouveaux matériaux qui peuvent avoir un impact technologique révolutionnaire, par exemple pour la photocatalyse ou le stockage d'énergie. Parmi les différentes technologies de production, les systèmes de Spray Pyrolyse en Flamme (SPF) constituent une option prometteuse pour la synthèse industrielle de NP. Cette voie de synthèse repose sur l'évaporation rapide d'une solution - solvant plus précurseurs - atomisée sous forme de gouttelettes dans une flamme pilote pour obtenir des nanoparticules. Malheureusement, la maitrise du procède de synthèse SPF est aujourd’hui limitée à cause d’une trop grande variabilité de conditions opératoires à explorer pour la multitude de nanoparticules cibles. Dans ce contexte, l'objectif de ce sujet de thèse est de développer le cadre expérimental et numérique nécessaire au déploiement futur de l’intelligence artificielle pour la maitrise des systèmes SPF. Pour ce faire, les différents phénomènes prenant place dans les flammes de synthèse au cours de la formation des nanoparticules seront simulés, notamment au moyen de calculs de dynamique des fluides. Au final, la création d’un jumeau numérique du procédé est attendue, qui permettra de disposer d’une approche prédictive pour le choix des paramètres de synthèse à utiliser pour aboutir au matériau souhaité, ce qui diminuera drastiquement le nombre d’expériences à réaliser et le temps de mise au point de nouvelles nuances de matériaux.
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Our ability to manufacture metal oxide nanoparticles (NPs) with well-defined composition, morphology and properties is a key to accessing new materials that can have a revolutionary technological impact, for example for photocatalysis or storage of energy. Among the different nanopowders production technologies, Flame Spray Pyrolysis (FSP) constitutes a promising option for the industrial synthesis of NPs. This synthesis route is based on the rapid evaporation of a solution - solvent plus precursors - atomized in the form of droplets in a pilot flame to obtain nanoparticles. Unfortunately, mastery of the FSP process is currently limited due to too much variability in operating conditions to explore for the multitude of target nanoparticles. In this context, the objective of this thesis is to develop the experimental and numerical framework required by the future deployment of artificial intelligence for the control of FSP systems. To do this, the different phenomena taking place in the synthesis flames during the formation of the nanoparticles will be simulated, in particular by means of fluid dynamics calculations. Ultimately, the creation of a digital twin of the process is expected, which will provide a predictive approach for the choice of the synthesis parameters to be used to arrive at the desired material. This will drastically reduce the number of experiments to be carried out and in consequence the time to develop new grades of materials
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Pôle fr : Direction de la Recherche Fondamentale
Département : Institut rayonnement et matière de Saclay
Service : Service Nanosciences et Innovation pour les Materiaux, la Biomédecine et l’Energie
Laboratoire : Laboratoire d’étude des éléments légers
Date de début souhaitée : 01-01-2025
Ecole doctorale : Sciences Mécaniques et Energétiques, Matériaux et Géosciences (SMEMaG)
Directeur de thèse : LECONTE Yann
Organisme : CEA
Laboratoire : DRF/IRAMIS/NIMBE/LEEL
URL : https://iramis.cea.fr/nimbe/leel/annuaire/?uidc=MzdLTjRJNDMGAA
URL : https://iramis.cea.fr/nimbe/leel/

Financement public/privé

Pôle fr : Direction de la Recherche Fondamentale
Département : Institut rayonnement et matière de Saclay
Service : Service Nanosciences et Innovation pour les Materiaux, la Biomédecine et l’Energie

Master ou école d'ingénieur combustion ou simulation numérique (CFD)