Thèses et post-docs en cours


Photo Nikolaj Nikolaj ADIUTANTOV
(Octobre 2013 - Septembre 2016)
Diagnostic des piles à combustible de type PEM par la mesure des bruits internes
Thèse en cotutelle (Univ. Poitiers / KNRTU Russie) sous la direction de :
    - Yu Evdokimov, NRTU Russie
    - Segueï  Martemianov, Institut Pprime, UPR 3346
Résumé
Les mesures des bruits internes des piles à combustible permettent d'avoir une information concernant la physique et l'état de santé de ces systèmes électrochimiques. L'objet de cette thèse est de développer l'instrumentation adaptée à ces mesures et de mettre au point les méthodes de diagnostic associées. Cette approche, complémentaire à des méthodes plus traditionnelles (impédancemétrie, volt-ampèrométrie, etc.) a pour principal avantage de permettre un diagnostic non intrusif. L'aboutissement de ce travail ouvrira de nouvelles pistes de travail pour le pronostic de piles à combustible

Photo Mathieu Mathieu BRESSEL
(Octobre 2013 - Septembre 2016)
Modélisation graphique pour le pronostic robuste de pile à combustible à membrane échangeuse de proton
Thèse en cotutelle (UFC / Univ. Lille 1) sous la direction de :
    - Belkacem Ould Bouamama, LAGIS, UMR CNRS 8219
    - Mickaël Hilairet, FEMTO-ST, FCLAB FR CNRS 3539
    - Daniel Hissel, FEMTO-ST, FCLAB FR CNRS 3539
Résumé
Ce travail de thèse porte sur la modélisation d'une pile à combustible échangeuse de proton à l'aide de représentations énergétiques (Représentation Energétique Macroscopique et Bond Graph). Ce modèle doit être robuste aux incertitudes paramétriques et doit inclure les vieillissements. A terme, ce modèle sera utilisé pour estimer l'état de santé (State of Health) et la durée de vie résiduelle d'une pile à combustible (Remaining Usefull Life).

Photo Marine Marine JOUIN
(Octobre 2013 - Septembre 2016)
Pronostic hybride d’une pile à combustible de type PEMFC
Thèse (UFC) sous la direction de :
    - Rafael Gouriveau, FEMTO-ST, FCLAB FR CNRS 3539
    - Daniel Hissel, FEMTO-ST, FCLAB FR CNRS 3539
    - Marie-Cécile Péra, FEMTO-ST, FCLAB FR CNRS 3539
    - Noureddine Zerhouni, FEMTO-ST, FCLAB FR CNRS 3539
Résumé
Systèmes multi-physiques et multi-échelles, les PEMFC ont un vieillissement difficile à appréhender, suivre et à modéliser. Ce travail de thèse porte sur le développement de structures de filtrage particulaire permettant d'adapter des modèles de dégradation par l'observation de données réelles de surveillance, l'ensemble dans l'objectif de suivre et de prédire le comportement du stack d'une pile à combustible de type PEMFC et d'estimer sa durée de vie résiduelle (Remaining Usefull Life).


Post-docs en cours


Photo Kamran Kamran JAVED
(Mars 2014 - Mars 2015)
Extreme Machine Learning et transformées en ondelettes pour le pronostic de piles à combustible
Postdoc sous la direction de :
    - Rafael Gouriveau, FEMTO-ST, FCLAB FR CNRS 3539
    - Daniel Hissel, FEMTO-ST, FCLAB FR CNRS 3539
    - Marie-Cécile Péra, FEMTO-ST, FCLAB FR CNRS 3539
    - Noureddine Zerhouni, FEMTO-ST, FCLAB FR CNRS 3539
Résumé
L'objet de ce postdoc est de prospecter l'intérêt de l'usage des réseaux d'ondelettes comme outil de prétraitement des données de vieillissement des piles à combustible, et des réseaux de type Extreme Mearning Machine comme structure prédictive du comportement des piles.

Photo Nafaa Nafaa HAMZA-SFAXI
(Mars 2014 - Aout 2014)
Eléments catalyseurs et bloquants du processus d'adoption industrielle de la pile à combustible
Postdoc sous la direction de :
    - Fabienne Picard, IRTES-RECITS, FCLAB FR CNRS 3539
    - Bénédicte Rey, IRTES-RECITS, FCLAB FR CNRS 3539
Résumé
L'objectif de cette mission est d'analyser les éléments catalyseurs et bloquants du processus d'adoption industrielle des piles à combustible. Il s'agit dans un premier temps de reconstruire la chaîne de valeur des différents applications de la PAC (PEM essentiellement), puis dans un second temps, d'identifier les principaux acteurs impliqués, et enfin de réaliser une campagne d'interviews auprès de ces acteurs afin d'évaluer le rôle de la fonction pronostic dans le processus de diffusion de la PAC.