ED Sciences Chimiques
Développement de nouvelles électrodes à oxygène infiltrées à base d'oxyde de praséodyme pour les électrolyseurs haute température
par Clara PIOGER (ICMCB - Institut de Chimie de la Matière Condensée de Bordeaux)
Cette soutenance a lieu à 14h00 - Amphithéâtre Institut de Chimie de la Matière Condensée de Bordeaux (ICMCB-CNRS) 87, Avenue du Docteur Schweitzer 33608 PESSAC France
devant le jury composé de
- Jean-Marc BASSAT - Directeur de recherche - Institut de Chimie de la Matière Condensée de Bordeaux (ICMCB-CNRS) - Directeur de these
- Christel LABERTY-ROBERT - Professeure des universités - Laboratoire de Chimie de la Matière Condensée de Paris (LCMCP-CNRS) - Examinateur
- Cyril AYMONIER - Directeur de recherche - Institut de Chimie de la Matière Condensée de Bordeaux (ICMCB-CNRS) - Examinateur
- Clément NICOLLET - Chargé de recherche - Institut des Matériaux de Nantes (IMN-CNRS) - Examinateur
- Janick BIGARRé - Directeur de recherche - Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) - CoDirecteur de these
- Christophe TENAILLEAU - Maître de conférences - Centre Inter-universitaire de Recherche et d'Ingénierie des Matériaux (CIRIMAT-CNRS) - Rapporteur
- Patrice TOCHON - Directeur de recherche - Genvia - Examinateur
- Marlu Cesar STEIL - Ingénieur de recherche - Laboratoire Electrochimie et Physicochimie des Matériaux et Interfaces (LEPMI-CNRS) - Rapporteur
L'électrolyse de la vapeur d'eau à haute température est une voie prometteuse pour la production d'hydrogène décarboné. Mise en oeuvre dans des cellules à oxyde solide (SOEC), cette technologie voit toutefois ses performances limitées par l'électrode à oxygène, dont l'optimisation constitue un des leviers d'amélioration. Dans ce contexte, ces travaux de thèse ont porté sur le développement d'électrodes à oxygène infiltrées d'oxydes de praséodyme, des matériaux présentant une excellente activité d'échange de l'oxygène mais une conductivité électronique intrinsèquement faible. En vue de les rendre plus performantes, plusieurs squelettes poreux ont été élaborés afin d'ajuster leur microstructure et leurs propriétés de transport. L'infiltration de nanoparticules d'oxyde de praséodyme a également été réalisée selon différentes stratégies, afin de contrôler leur distribution, leur morphologie et leur composition au sein du squelette support. Les caractérisations électrochimiques en cellules symétriques, reposant sur la spectroscopie d'impédance électrochimique (EIS) et l'analyse de distribution des temps de relaxation (DRT), ont permis d'identifier les mécanismes limitants et d'orienter la conception conjointe des électrodes infiltrées. L'électrode ainsi identifiée comme la prometteuse a été intégrée en cellule complète. À 750 °C, la densité de courant atteint -1,57 A·cm-2 à la tension thermoneutre (1,3 V) et sous un débit de 18 NmL·min-1·cm-2 (taux de conversion de vapeur d'eau de 64 %). Ces résultats soulignent le potentiel des électrodes infiltrées à base de praséodyme pour le développement de cellules SOEC plus efficaces. Ce travail, réalisé en collaboration avec Genvia, le CEA, et l'ICMCB-CNRS, apporte de nouveaux éléments de compréhension et d'amélioration pour la conception des électrodes à oxygène infiltrées à haute performance.
ED Sciences Physiques et de l'Ingénieur
Contribution des algorithmes d'apprentissage pour optimiser les systèmes de poduction reconfigurables.
par Amine CHIBOUB (Laboratoire de l'Intégration du Matériau au Système)
Cette soutenance a lieu à 14h00 - Amphi Jean-Paul DOM 351 Cours de la Libération, 33405 Talence Cedex, France.
devant le jury composé de
- Rémy DUPAS - Professeur - Université de Bordeaux - Directeur de these
- Ali SIADAT - Professeur - ENSAM - Campus de Metz - Rapporteur
- Uday VENKATADRI - Professeur - Dalhousie Univeristy - Rapporteur
- Olga BATTAIA - Professeure - KEDGE Business School - Examinateur
Les Systèmes de Production Reconfigurables visent à offrir adaptabilité et réactivité face à l'évolution des exigences de production. Dans ce contexte, les Problèmes d'Implantation d'Ateliers occupent une place centrale, car les décisions d'implantation influencent directement le coût de transport et la performance opérationnelle globale. Cette thèse étudie l'utilisation de l'Apprentissage par Renforcement et de l'Apprentissage par Renforcement Profond pour résoudre les Problèmes d'Implantation d'Ateliers statiques, stochastiques et dynamiques, incluant les formes dynamiques faible et forte. Un cadre de modélisation et d'expérimentation est développé pour chaque types de Problèmes d'Implantation d'Ateliers, intégrant la génération des implantations, la construction des trajectoires des Robots Mobiles Autonomes et une simulation à événements discrets. Les problèmes statiques sont d'abord analysés afin d'étudier l'effet de la représentation de l'espace d'états, les performances algorithmiques et la scalabilité. Plusieurs méthodes d'Apprentissage par Renforcement Profond, basées sur la valeur et sur la politique, sont évaluées et comparées à l'algorithme du Recuit Simulé. L'analyse est ensuite étendue aux environnements stochastiques et dynamiques à travers une nouvelle approach d'Apprentissage par Renforcement Profond Multi-tâches, intitulé Episode-level Task Switching with Shared Replay Buffer. L'approche proposée permet à un réseau de neurone unique d'apprendre à partir de multiples demandes de transport tout en préservant la stabilité de l'apprentissage et la diversité des tâches. Cette formulation fournit un mécanisme structuré pour traiter la variabilité de la demande au sein d'un modèle unifié d'Apprentissage par Renforcement et apporte une nouvelle perspective à l'optimisation des Problèmes d'Implantation d'Ateliers dans les systèmes de production reconfigurables.