• Media type: Text; Electronic Thesis; E-Book
  • Title: Analysis-Driven Design of Digital Multi-scale Microstructures of Materials ; Conception numérique axée sur l'analyse de microstructure multi-échelles de matériaux
  • Contributor: Hammoumi, Adam [Author]
  • imprint: theses.fr, 2022-11-16
  • Language: English
  • Keywords: Machine learning ; Digital twins ; Géométrie stochastique ; Jumeaux numériques ; Multi-Scale ; Stochastic geometry ; Apprentissage automatique ; Multi-Échelles
  • Origination:
  • Footnote: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Description: La demande globale d'énergie augmente rapidement dans le monde entier. La catalyse hétérogène est à l'origine de la plupart des principes de la chimie verte : procédés d'économie d'énergie, efficacité de l'atome, procédés de nettoyage, etc. La catalyse en général, et la catalyse hétérogène, est très vite devenue un outil essentiel pour le développement de la chimie industrielle. Actuellement, 85 % des procédés industriels utilisés dans le monde sont catalytiques. Dans ce contexte, de nombreux efforts sont déployés pour optimiser les catalyseurs hétérogènes afin de répondre à la demande croissante d'énergie tout en réduisant l'impact environnemental des carburants. Pour ces raisons, et bien d'autres, la conception de nouveaux matériaux catalytiques est aujourd'hui un sujet de grande importance. L'approche actuelle concernant la conception de catalyseurs tend vers une élaboration contrôlée de matériaux dont la texture est maîtrisée, ordonnée et hiérarchisée de l'échelle nanométrique à l'échelle micrométrique. Ces catalyseurs devront être plus actifs, stables (efficacité énergétique), et plus sélectifs (économie d'atomes, moins de rejets). Dans ce cadre, ce travail de recherche se concentre sur la création de jumeaux numériques de microstructures visant in-fine le rétro-design de matériaux poreux pour des propriétés d'usage optimales. Les applications concernent les supports de catalyse et les matériaux de construction, avec une priorité donnée à l'amélioration des propriétés multi-physiques en considérant les propriétés texturales de ces matériaux. La contribution de cette thèse est un nouveau cadre numérique permettant la modélisation et la caractérisation de ces matériaux. Cette nouvelle approche s'appuie sur des modèles aléatoires pour représenter des microstructures réalistes multi-échelles et complexes. Pour extraire les propriétés texturales de ces microstructures, deux méthodes numériques ont été développées dans un premier temps. La première nous permet de caractériser le réseau de porosité d'une ...
  • Access State: Open Access