Charactérisation des eaux grises en vue de leur réutilisation

L’École nationale des ponts et chaussées propose une formation d’ingénieur généraliste de très haut niveau. Au-delà du génie civil et de l'aménagement du territoire, qui ont fait historiquement son prestige, l'École développe formations et recherche d'excellence liées aux enjeux de la transition écologique. 

Le laboratoire LEESU étudie les flux d’eau et de contaminants en milieu urbain, depuis les précipitations jusqu’à leur devenir dans les milieux récepteurs et propose des solutions pour améliorer leur gestion.

Description :

La transition vers des habitats plus durables demande la mise en place des solutions techniques moins gourmandes en ressources naturelles comme eau et énergie et en parallèle l’adaptation des comportements individuels pour aller vers plus de sobriété.

Dans le cadre du projet "eautonome" il est ainsi proposé d’étudier à l’échelle d’un habitat pilote les possibilités de valorisation des eaux grises issues des usages peu polluants comme les bains /douches, pour satisfaire d’autres usages, moins exigeants en qualité, comme par les toilettes ou le lave-linge. L’acquisition des empreintes temporelles des usages individuels via capteurs connectés, combinés avec un traitement numérique des signaux devra permettre de mieux connaître les flux pour optimiser leur traitement et recyclage.

Objectif 

Le stage devra répondre notamment au questionnement technique de collecte et de traitement des données en continu nécessaires pour identifier les flux polluants, mais également se pencher sur les aspects socio-techniques de la mise en disposition des données aux consommateurs via afficheurs modifiant leurs modes de consommation.

Profil :

Étudiant/e de Master universitaire (M2) ou étudiant/e d'École d'Ingénieur, spécialisé(e) en traitement des eaux avec connaissance d’acquisition des données en continu, ou spécialisé en ingénierie des données / métrologie avec connaissance des données environnementales.

Expérience de travail de terrain, acquisition et traitement de données, maitrise des outils de traitement comme Matlab, Python, etc., connaissance de base en chimie de l'environnement, rigueur intellectuelle, technicité, capacité à travailler en équipe et esprit d'initiative.