Caractérisation Morphométrique Et Modélisation - Villeurbanne, France - Ecole des Mines de Saint-Étienne

Ecole des Mines de Saint-Étienne

Entreprise vérifiée

Villeurbanne, France

il y a 6 jours

Posté par:

Sophie Dupont

beBee Recruiter

Description

**Stage de niveau M2 (Avril Septembre 2023)**

**Titre**: Caractérisation morphométrique et modélisation d'agrégats de nanoparticules

**Lieu du stage**: Ecole des Mines, 158 Cours Fauriel, 42023 Saint-Etienne, France.
**Gratification (net)**: ~600€/mois
**Partenaires**: Yann GAVET (Mines Saint-Etienne) & Carole COUFORT-SAUDEJAUD (LGC Toulouse)
**Profil recherché **:Etudiant en master 2 mathématiques appliquées ou équivalent, ayant des
compétences en programmation scientifique (Matlab ou Python/Numpy).
**Durée**: 4-6 mois

**Description**

**1. Contexte** **général**

Le projet MORPHING (ANR-20-CE porte sur l'apport d'un jumeau numérique pour une
meilleure maîtrise des propriétés morphologiques d'agrégats générés sous contraintes
hydrodynamiques. Le but est d'optimiser le processus d'agrégation de nanoparticules de latex dans le
but d'obtenir des matériaux de meilleure qualité.

Dans le but de mieux contrôler le processus d'agrégation, des images 2D sont réalisées et analysées,
afin de mesurer les propriétés morphologiques et morphométriques des agrégats. Des simulations
peuvent être réalisées à l'aide d'outils de géométrie stochastique, afin d'obtenir des informations
supplémentaires quant à leur structure 3D.

**2. Objectifs**

Dans ce contexte général, les objectifs proposées pour ce stage sont multiples. Des travaux d'analyse
d'image et de modélisation ont déjà été réalisés, dans certaines conditions et sous certaines
par exemple:

- Le développement de techniques d'analyse d'image permettant la segmentation automatique

des agrégats.
- La caractérisation morphométrique des agrégats à l'aide de différents descripteurs.
- Le développement d'un permettant de reproduire le processus d'agrégation. Des outils issus
- de la géométrie stochastique ont déjà été utilisés avec succès.- L'ajustement aux données réelles, afin d'obtenir un modèle représentatif. Différents outils

d'optimisation pourront être utilisés.

Ce stage peut inclure une composante plus théorique, notamment au travers de la recherche
d'expressions analytiques liant les paramètres du modèle à certaines caractéristiques des agrégats
synthétiques générés.

Ce stage bénéficiera du soutien du projet MORPHING ANR-20-CE de l'Agence Nationale de la
Recherche (ANR).

**Figure 1**_ _**:_ Image in-situ di phénomène d'agrégation des nanoparticules de latex (à gauche) et _
- modélisation 3D d'un agrégat (à droite). _

**Références**

**[1]** Vlieghe, M., Frances, C., Coufort-Saudejaud, C. and Liné, A , **Morphological properties of**
**flocs under turbulent break-up and restructuring processes.** AIChE J., 63 :

**[2]** De Langlard, M., Lamadie, F., Charton, S., & Debayle, J **A 3D STOCHASTIC MODEL FOR**
**GEOMETRICAL CHARACTERIZATION OF PARTICLES IN TWO-PHASE FLOW APPLICATIONS.** Image

**[3]** Ola Md. Suleiman Ahmad, Johan Debayle, Nesrine Gherras, Benoit Presles, Gilles Fevotte, and Jean
- Charles Pinoli. **Quantification of overlapping polygonal-shaped particles based on a new**
**segmentation method of in situ images during crystallization.** Journal of Electronic Imaging 21(2),

**[4]** Rahmani, Saïd, Pinoli, Jean-Charles, and Johan Debayle. **Description of the symmetric convex**
**random closed sets as zonotopes from their Feret diameters.** Modern Stochastics: Theory and